論文の概要: A new weakly supervised approach for ALS point cloud semantic segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01462v1
• Date: Mon, 4 Oct 2021 14:00:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 15:29:23.907528
• Title: A new weakly supervised approach for ALS point cloud semantic segmentation
• Title（参考訳）: ALSポイントクラウドセマンティックセグメンテーションのための新しい弱教師付きアプローチ
• Authors: Puzuo Wang and Wei Yao
• Abstract要約: 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,ディープラーニングに基づく弱教師付きフレームワークを提案する。 不完全でスパースなラベルの対象となるラベルのないデータから潜在的情報を利用する。 本手法は, 総合精度が83.0%, 平均F1スコアが70.0%であり, それぞれ6.9%, 12.8%増加した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4620086904601473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: While there are novel point cloud semantic segmentation schemes that continuously surpass state-of-the-art results, the success of learning an effective model usually rely on the availability of abundant labeled data. However, data annotation is a time-consuming and labor-intensive task, particularly for large-scale airborne laser scanning (ALS) point clouds involving multiple classes in urban areas. Thus, how to attain promising results while largely reducing labeling works become an essential issue. In this study, we propose a deep-learning based weakly supervised framework for semantic segmentation of ALS point clouds, exploiting potential information from unlabeled data subject to incomplete and sparse labels. Entropy regularization is introduced to penalize the class overlap in predictive probability. Additionally, a consistency constraint by minimizing difference between current and ensemble predictions is designed to improve the robustness of predictions. Finally, we propose an online soft pseudo-labeling strategy to create extra supervisory sources in an efficient and nonpaprametric way. Extensive experimental analysis using three benchmark datasets demonstrates that in case of sparse point annotations, our proposed method significantly boosts the classification performance without compromising the computational efficiency. It outperforms current weakly supervised methods and achieves a comparable result against full supervision competitors. For the ISPRS 3D Labeling Vaihingen data, by using only 0.1% of labels, our method achieves an overall accuracy of 83.0% and an average F1 score of 70.0%, which have increased by 6.9% and 12.8% respectively, compared to model trained by sparse label information only.
• Abstract（参考訳）: 最先端の結果を継続的に上回る、新しいポイントクラウドセマンティックセグメンテーションスキームがあるが、効果的なモデルを学ぶ成功は通常、豊富なラベル付きデータの可用性に依存している。 しかしながら、データアノテーションは、特に都市部の複数のクラスを含む大規模空中レーザースキャニング(als)ポイント雲において、時間と労力のかかる作業である。 したがって、ラベリング作業を大幅に削減しながら、有望な結果を得る方法が不可欠である。 本研究では,ALSポイントクラウドのセマンティックセマンティックセグメンテーションのための,深層学習に基づく弱教師付きフレームワークを提案する。 クラスオーバーラップを予測確率でペナル化するためにエントロピー正則化を導入する。 さらに、電流とアンサンブル予測の違いを最小化して整合性制約を設計し、予測の堅牢性を改善する。 最後に,効率良く非パプラメトリックな方法で余分なスーパーバイザリーソースを作成するためのオンラインソフト擬似ラベル戦略を提案する。 3つのベンチマークデータセットを用いた広範囲な実験分析により,スパースポイントアノテーションの場合,提案手法は計算効率を損なうことなく分類性能を著しく向上させることを示した。 これは、現在の弱い監督手法を上回り、完全な監督競合に対して同等の結果を得る。 ISPRS 3D Labeling Vaihingenデータでは,ラベルの0.1%しか使用していないため,スパースラベル情報のみを訓練したモデルと比較して,平均F1スコアが6.9%,平均F1スコアが70.0%向上した。

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