depthpro-riemann-spring-eval

Resultados de avaliação (v2) do experimento de estimativa de profundidade com regularização Riemanniana aplicada ao fine-tuning do DepthPro, avaliado no domínio Spring.

Não contém dados de treino nem checkpoints — apenas os artefatos de avaliação: figuras qualitativas e tabelas de métrica.

O que foi rodado

Fine-tuning das cabeças do DepthPro com termos de regularização geométrica, comparado contra o modelo zero-shot (sem fine-tune). Reavaliação (v2) usa métrica de borda corrigida (branch final_v1) e figuras regeneradas com elemento de área √det(g).

Variantes avaliadas:

• zero_shot — DepthPro original, sem fine-tune (baseline)
• heads / heads_final — cabeças treinadas com regularização Riemanniana

Estrutura

figuras/
  resumo/            # painel-resumo + painéis por cena (heads_final)
  area_riemann/{heads,heads_final,destaque}/   # comparativo do elemento de área √det(g)
  sinais/{zero_shot,heads,heads_final}/
      contato/       # sinal de contato por cena
      paineis/       # painéis de sinais geométricos
metricas/
  tabela_geral.{csv,md,txt}       # métricas consolidadas por variante
  heads/                          # avaliação pareada (heads) vs zero-shot
  heads_final/                    # avaliação pareada (heads_final) vs zero-shot
      metricas_por_imagem.csv
      resumo.txt
      comparacao_pareada.json

Cenas

6 cenas do Spring (ai_016_*, ai_017_*, ai_018_*), mesmas cenas nas 3 variantes para comparação direta.