論文の概要: Instance segmentation of buildings using keypoints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03858v1
• Date: Sat, 6 Jun 2020 13:11:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 21:51:57.605096
• Title: Instance segmentation of buildings using keypoints
• Title（参考訳）: キーポイントを用いた建物の事例セグメンテーション
• Authors: Qingyu Li, Lichao Mou, Yuansheng Hua, Yao Sun, Pu Jin, Yilei Shi, Xiao Xiang Zhu
• Abstract要約: 本稿では,高分解能リモートセンシング画像におけるセグメンテーションを構築するための新しいインスタンスセグメンテーションネットワークを提案する。 検出されたキーポイントはその後、建物のセマンティック境界である閉ポリゴンとして再構成される。 我々のネットワークは、幾何学的詳細をよく保存できるボトムアップのインスタンスセグメンテーション手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.220921532554136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building segmentation is of great importance in the task of remote sensing imagery interpretation. However, the existing semantic segmentation and instance segmentation methods often lead to segmentation masks with blurred boundaries. In this paper, we propose a novel instance segmentation network for building segmentation in high-resolution remote sensing images. More specifically, we consider segmenting an individual building as detecting several keypoints. The detected keypoints are subsequently reformulated as a closed polygon, which is the semantic boundary of the building. By doing so, the sharp boundary of the building could be preserved. Experiments are conducted on selected Aerial Imagery for Roof Segmentation (AIRS) dataset, and our method achieves better performance in both quantitative and qualitative results with comparison to the state-of-the-art methods. Our network is a bottom-up instance segmentation method that could well preserve geometric details.
• Abstract（参考訳）: 建築セグメンテーションはリモートセンシング画像解釈のタスクにおいて非常に重要である。 しかし、既存のセマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションメソッドは、しばしばぼやけた境界を持つセグメンテーションマスクにつながる。 本稿では,高分解能リモートセンシング画像におけるセグメンテーションを構築するための新しいインスタンスセグメンテーションネットワークを提案する。 より具体的には、個々の建物を分割していくつかのキーポイントを検出することを検討する。 検出されたキーポイントはその後、建物のセマンティック境界である閉ポリゴンとして再構成される。 そうすることで、建物の鋭い境界が保たれる。 屋上セグメンテーション(airs)データセットを選定した空中画像を用いて実験を行い, 数値的, 質的ともに, 最新の手法と比較して良好な性能を得る。 我々のネットワークは、幾何学的詳細をよく保存できるボトムアップのインスタンスセグメンテーション手法である。

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