論文の概要: Depth-Enhanced Feature Pyramid Network for Occlusion-Aware Verification
of Buildings from Oblique Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13226v2
- Date: Sat, 23 Jan 2021 08:46:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-20 09:06:44.262427
- Title: Depth-Enhanced Feature Pyramid Network for Occlusion-Aware Verification
of Buildings from Oblique Images
- Title（参考訳）: 斜め画像から建物を識別する奥行き向上型特徴ピラミッドネットワーク
- Authors: Qing Zhu and Shengzhi Huang and Han Hu and Haifeng Li and Min Chen and
Ruofei Zhong
- Abstract要約: 本稿では,都市環境における建物変化を検知する特徴ピラミッドネットワークを提案する。
これは、斜めの画像から既存の建物の2Dフットプリントを3D検証するために、色と深さのデータの両方を使用します。
提案手法は, 変更された建物をすべて検出できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.466320414614971
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Detecting the changes of buildings in urban environments is essential.
Existing methods that use only nadir images suffer from severe problems of
ambiguous features and occlusions between buildings and other regions.
Furthermore, buildings in urban environments vary significantly in scale, which
leads to performance issues when using single-scale features. To solve these
issues, this paper proposes a fused feature pyramid network, which utilizes
both color and depth data for the 3D verification of existing buildings 2D
footprints from oblique images. First, the color data of oblique images are
enriched with the depth information rendered from 3D mesh models. Second,
multiscale features are fused in the feature pyramid network to convolve both
the color and depth data. Finally, multi-view information from both the nadir
and oblique images is used in a robust voting procedure to label changes in
existing buildings. Experimental evaluations using both the ISPRS benchmark
datasets and Shenzhen datasets reveal that the proposed method outperforms the
ResNet and EfficientNet networks by 5\% and 2\%, respectively, in terms of
recall rate and precision. We demonstrate that the proposed method can
successfully detect all changed buildings; therefore, only those marked as
changed need to be manually checked during the pipeline updating procedure;
this significantly reduces the manual quality control requirements. Moreover,
ablation studies indicate that using depth data, feature pyramid modules, and
multi-view voting strategies can lead to clear and progressive improvements.
- Abstract（参考訳）: 都市環境における建物変化の検知が不可欠である。
nadirイメージのみを使用する既存の方法は、建物と他の地域との間のあいまいな特徴と閉塞の深刻な問題に苦しむ。
さらに, 都市環境の建物規模は様々であり, シングルスケールの特徴を用いた場合, 性能上の問題が発生する。
これらの課題を解決するため, 斜め画像から既存の建物2次元足跡の3次元検証にカラーデータと深度データを併用したファクトピラミッドネットワークを提案する。
まず、斜め画像の色データを、3次元メッシュモデルから描画された深度情報で豊かにする。
第二に、多彩な特徴を特徴ピラミッドネットワークに融合させ、色と深度データの両方を融合させる。
最後に,既存の建物における変化をラベル付けするための頑健な投票手順において,ナディル画像と斜め画像の両方からの多視点情報を用いる。
ISPRSベンチマークデータセットと深センデータセットの両方を用いて実験的に評価した結果,提案手法はリコール率と精度においてResNetとEfficientNetのネットワーク性能を5倍,2倍に向上させることがわかった。
提案手法は, 変更された建物すべてを検出することができ, パイプライン更新手順中に手動で確認する必要のある建物のみを検出できるので, 手動品質管理の要求を大幅に低減できる。
さらに、アブレーション研究は奥行きデータ、特徴ピラミッドモジュール、多視点投票戦略を用いることで、明確かつ進歩的な改善につながることを示唆している。
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