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Depth Estimation on DIODE

97.4Delta-1 AccuracyMoGe
28.999246.757164.51582.2729Jul 13, 2020Jul 12, 2021Jul 11, 2022Jul 10, 2023Jul 8, 2024Jul 7, 2025Jul 7, 2026

Evaluation results

MethodLinks
MoGeZero-shot=true2026.0197.4—————————
MoGe-2Zero-shot=true2026.0197.4—————————
InfiniDepth (Ours-Relative)Zero-shot=true2026.0197.4—————————
DepthAnythingZero-shot=true2026.0197.3—————————
DepthProZero-shot=true2026.0197.1—————————
DepthAnythingv2Zero-shot=true2026.0197—————————
PPDZero-shot=true2026.0196.2—————————
MarigoldZero-shot=true2026.0194.7—————————
Vision Bananadepth evaluation protocol=absolute-depth2026.0791.7—————————
Unified-IOTraining Samples=48K, NFEs=-, Zero-shot=true2025.1290.6——36.9——1.9———
Metric3D v2Training Samples=16M, NFEs=-, Zero-shot=true2025.1289.2——14.7——1.2———
MoGe-2Method category=Geometry-specialized2026.0782.3———————23—
MTDsetting=zero-shot, seeds=metric depth estimator2026.0581.6———————20.7—
FE2EMethod category=Generation-based2026.0781.2———————22.8—
DepthFMTraining Samples=63K, NFEs=10 x 4, Zero-shot=true2025.1280——22.5——5.2———
GeoWizardsetting=zero-shot, seeds=metric depth estimator2026.0579.2———————29.7—
Hierarchical Depth NormalizationTraining Data=~ 300K, Zero-shot transfer=true2022.1078——24.6——————
HDN2024.1178——24.6——————
HDNTraining Samples=300K, NFEs=-, Zero-shot=true2025.1278——24.6——3.9———
HDNsetting=zero-shot, seeds=metric depth estimator2026.0578———————24.6—
D3-PredictorTraining Samples=30K, NFEs=1 x 1, Zero-shot=true2025.1277.9——29——2.1———
E2E-FTTraining Samples=74K, NFEs=1 x 1, Zero-shot=true2025.1277.6——30.3——3.1———
DepthMastersetting=zero-shot, seeds=metric depth estimator2026.0577.6———————21.5—
Marigold2024.1177.3——30.8——————
MarigoldTraining Samples=74K, NFEs=10 x 50, Zero-shot=true2025.1277.3——30.8——4.4———
Marigoldsetting=zero-shot, seeds=metric depth estimator2026.0577.3———————30.8—
MarigoldMethod category=Generation-based2026.0777.3———————30.8—
DiT-based Diffusion for Perceptual TasksBackbone=DiT-XL2024.1177.2——31——————
GenperceptTraining Samples=90K, NFEs=1 x 1, Zero-shot=true2025.1276.7——30.2——4———
OursBackbone=ResNeXt101, Zero-shot=true2020.1276.6——9.5——————
LeresTraining Data=~ 360K, Zero-shot transfer=true2022.1076.6——27.1——————
LeReS2024.1176.6——27.1——————
LeReSsetting=zero-shot, seeds=metric depth estimator2026.0576.6———————27.1—
SenseNova-Visiondepth evaluation protocol=affine-invariant2026.0776.4—————————
SenseNova-VisionMethod category=Generation-based2026.0776.4———————20.6—
DepthAnythingTraining Samples=63.5K, NFEs=-, Zero-shot=true2025.1275.9——26.1——2.2———
DepthAnythingV2setting=zero-shot, seeds=metric depth estimator2026.0575.9———————26—
DepthAnythingMethod category=Geometry-specialized2026.0775.9———————26—
Ours + LeReSBackbone=ResNet50, Zero-shot=true2022.0275.8——27.4——————
DPT2024.1175.8——18.2——————
DPT-largeTraining Samples=1.4M, NFEs=-, Zero-shot=true2025.1275.8——18.2——4.2———
DepthAnything v2Training Samples=62.6M, NFEs=-, Zero-shot=true2025.1275.8——32.1——2.8———
GeoWizardTraining Samples=280K, NFEs=10 x 50, Zero-shot=true2025.1275.3——32.8——5.6———
Depth Prosetting=zero-shot, seeds=metric depth estimator2026.0575.2———————32.1—
Lotus-2Method category=Generation-based2026.0775.2———————22.1—
OursBackbone=ResNet50, Zero-shot=true2020.1275.1——9.6——————
LeReSBackbone=ResNet50, Zero-shot=true2022.0275.1——28.7——————
Omnidata2024.1174.2——33.9——————
OmnidataTraining Samples=12.2M, NFEs=-, Zero-shot=true2025.1274.2——33.9——5.1———
Omnidatasetting=zero-shot, seeds=metric depth estimator2026.0574.2———————33.9—
DeceptionTraining Samples=500K, NFEs=1 x 28, Zero-shot=true2025.1274.1——24.3——3.6———
Lotussetting=zero-shot, seeds=metric depth estimator2026.0573.8———————22.8—
Single-task baseline2025.0673.7287.7293.11—3.96320.3163——32.563.9233
StableMTL2025.0673.7287.4592.89—4.00730.3192——33.033.9516
StableMTL-SModel type=single-stream2025.0673.4287.1792.62—4.02810.3227——33.363.9504
4M-XLTraining Samples=759M, NFEs=-, Zero-shot=true2025.1273.4——33.1——1.7———
DepthAnything V2Method category=Geometry-specialized2026.0773.4———————26.5—
DPTsetting=zero-shot, seeds=metric depth estimator2026.0573———————26.9—
DICEPTIONMethod category=Generation-based2026.0772.2———————28.9—
MiDaSBackbone=ResNeXt101, Zero-shot=true2020.1271.5——11.1——————
MiDaSTraining Data=~ 2M, Zero-shot transfer=true2022.1071.5——33.2——————
MiDaSBackbone=ResNeXt101, Zero-shot=true2022.0271.5——33.2——————
MiDaS2024.1171.5——33.2——————
MiDaSTraining Samples=2M, NFEs=-, Zero-shot=true2025.1271.5——33.2——6.9———
MiDaSsetting=zero-shot, seeds=metric depth estimator2026.0571.3———————26.6—
MegaDepthTraining Data=~ 150K, Zero-shot transfer=true2022.1071.2——39.1——————
DMPTraining Samples=10K, NFEs=1 x 5, Zero-shot=true2025.1270.6——36.1——7.7———
OneDiffusionTraining Samples=500K, NFEs=-, Zero-shot=true2025.1266.1——39.9——2.4———
ChenBackbone=ResNet50, Zero-shot=true2020.1266——16.5——————
Chen et al.Training Data=~ 795K, Zero-shot transfer=true2022.1066——37.9——————
WSVDBackbone=ResNet50, Zero-shot=true2020.1263.8——18.9——————
WSVDTraining Data=~ 1.5M, Zero-shot transfer=true2022.1063.8——35.8——————
DiverseDepthBackbone=ResNeXt50, Zero-shot=true2020.1263.1——10.8——————
DiverseDepthTraining Data=~ 300K, Zero-shot transfer=true2022.1063.1——37.6——————
DiverseDepthBackbone=ResNeXt50, Zero-shot=true2022.0263.1——37.6——————
DiverseDepth2024.1163.1——37.6——————
DiverseDepthTraining Samples=320K, NFEs=-, Zero-shot=true2025.1263.1——37.6——7———
DiverseDepthsetting=zero-shot, seeds=metric depth estimator2026.0563.1———————37.6—
XianBackbone=ResNet50, Zero-shot=true2020.1261.8——17.4——————
Xian et al.Training Data=~ 30K, Zero-shot transfer=true2022.1061.8——42.5——————
Xian et al.Backbone=ResNet50, Zero-shot=true2022.0261.8——42.5——————
MegaDepthBackbone=Hourglass, Zero-shot=true2020.1261.5——19——————
MegaDepthBackbone=Hourglass, Zero-shot=true2022.0261.5——39.1——————
DiffusionMTL2025.0656.9378.9188.56—4.96570.4106——45.194.6659
OASISBackbone=ResNet50, Zero-shot=true2020.1253.4——19.8——————
OASISTraining Data=~ 140K, Zero-shot transfer=true2022.1053.4——48.4——————
OASISBackbone=ResNet50, Zero-shot=true2022.0253.4——48.4——————
DiffusionMTL*2025.0649.5773.6284.55—7.60320.5166——58.177.2017
JTR2025.0642.2667.6681.59—8.41190.5482——66.398.1448
JTR*2025.0640.3164.2478.1—8.99620.5852——73.149.2842
AI PlaygroundTraining Scenario=Brown / Night / High2020.0735.6359.4879.4576.593.68970.2148————
AI PlaygroundTraining Scenario=Brown / Night / Low2020.0731.6356.4773.4577.433.78980.2149————
CUT3R2026.03———16———78.4——
DAGE2026.03———8.7———92.5——
DepthPro2026.03———31———58.8——
DiffusionMTLFull Setting Adaptation=No2025.06————————45.19—
DiffusionMTLFull Setting Adaptation=Yes2025.06————————58.17—
GeoCrafter2026.03———9.1———93.4——
JTRFull Setting Adaptation=No2025.06————————66.39—
JTRFull Setting Adaptation=Yes2025.06————————73.14—