論文の概要: LGENet: Local and Global Encoder Network for Semantic Segmentation of
Airborne Laser Scanning Point Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10192v1
- Date: Fri, 18 Dec 2020 12:26:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-01 18:11:36.890826
- Title: LGENet: Local and Global Encoder Network for Semantic Segmentation of
Airborne Laser Scanning Point Clouds
- Title（参考訳）: LGENet: 航空機搭載レーザー走査点雲のセマンティックセグメンテーションのためのローカルおよびグローバルエンコーダネットワーク
- Authors: Yaping Lin, George Vosselman, Yanpeng Cao, Michael Ying Yang
- Abstract要約: 我々はALS点雲のセマンティックセグメンテーションのためのローカルおよびグローバルエンコーダネットワーク(LGENet)を提案する。
ISPRSベンチマークデータセットでは、このモデルは0.845の全体的な精度と平均0.737のF1スコアで最新の結果を達成します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.840158282335874
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Interpretation of Airborne Laser Scanning (ALS) point clouds is a critical
procedure for producing various geo-information products like 3D city models,
digital terrain models and land use maps. In this paper, we present a local and
global encoder network (LGENet) for semantic segmentation of ALS point clouds.
Adapting the KPConv network, we first extract features by both 2D and 3D point
convolutions to allow the network to learn more representative local geometry.
Then global encoders are used in the network to exploit contextual information
at the object and point level. We design a segment-based Edge Conditioned
Convolution to encode the global context between segments. We apply a
spatial-channel attention module at the end of the network, which not only
captures the global interdependencies between points but also models
interactions between channels. We evaluate our method on two ALS datasets
namely, the ISPRS benchmark dataset and DCF2019 dataset. For the ISPRS
benchmark dataset, our model achieves state-of-the-art results with an overall
accuracy of 0.845 and an average F1 score of 0.737. With regards to the DFC2019
dataset, our proposed network achieves an overall accuracy of 0.984 and an
average F1 score of 0.834.
- Abstract（参考訳）: 空中レーザー走査(ALS)点雲の解釈は、3次元都市モデル、デジタル地形モデル、土地利用地図などの様々な地理情報製品を生産するための重要な手順である。
本稿では,ALS点雲のセマンティックセグメンテーションのためのローカルおよびグローバルエンコーダネットワーク(LGENet)を提案する。
KPConvネットワークに適応して,まず2次元と3次元の点畳み込みによって特徴を抽出し,ネットワークがより代表的な局所幾何学を学習できるようにする。
次に、ネットワーク内でグローバルエンコーダを使用して、オブジェクトとポイントレベルのコンテキスト情報を利用する。
セグメント間のグローバルコンテキストを符号化するセグメントベースのエッジ条件付き畳み込みを設計する。
ネットワークの最後に空間チャネルアテンションモジュールを適用することで,ポイント間のグローバルな相互依存を捉えるだけでなく,チャネル間のインタラクションをモデル化する。
提案手法をISPRSベンチマークデータセットとDCF2019データセットの2つのALSデータセット上で評価する。
ISPRSベンチマークデータセットでは, 平均F1スコアが0.737, 0.845, 平均F1スコアが0.737である。
DFC2019データセットに関して、提案するネットワークは、0.984の総合精度と平均F1スコアの0.834を達成する。
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