論文の概要: PSSNet: Planarity-sensible Semantic Segmentation of Large-scale Urban Meshes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03209v2
• Date: Wed, 9 Feb 2022 09:22:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-10 12:43:22.765177
• Title: PSSNet: Planarity-sensible Semantic Segmentation of Large-scale Urban Meshes
• Title（参考訳）: PSSNet:大規模都市メッシュの平面感性セマンティックセグメンテーション
• Authors: Weixiao Gao, Liangliang Nan, Bas Boom, Hugo Ledoux
• Abstract要約: テクスチャメッシュとして表現された3次元都市シーンを解釈するための,新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは2つのステップでセマンティックセグメンテーションを実現する: 計画性に敏感なオーバーセグメンテーションとセマンティックセグメンテーション。 我々のアプローチは、境界品質とIoU(組合間)の平均で最先端の手法より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.058685580689605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We introduce a novel deep learning-based framework to interpret 3D urban scenes represented as textured meshes. Based on the observation that object boundaries typically align with the boundaries of planar regions, our framework achieves semantic segmentation in two steps: planarity-sensible over-segmentation followed by semantic classification. The over-segmentation step generates an initial set of mesh segments that capture the planar and non-planar regions of urban scenes. In the subsequent classification step, we construct a graph that encodes geometric and photometric features of the segments in its nodes and multi-scale contextual features in its edges. The final semantic segmentation is obtained by classifying the segments using a graph convolutional network. Experiments and comparisons on a large semantic urban mesh benchmark demonstrate that our approach outperforms the state-of-the-art methods in terms of boundary quality and mean IoU (intersection over union). Besides, we also introduce several new metrics for evaluating mesh over-segmentation methods dedicated for semantic segmentation, and our proposed over-segmentation approach outperforms state-of-the-art methods on all metrics. Our source code will be released when the paper is accepted.
• Abstract（参考訳）: テクスチャメッシュとして表現される3次元都市シーンを解釈する,新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。 オブジェクト境界が一般的に平面領域の境界と一致するという観測に基づいて、我々のフレームワークは2つのステップでセマンティックセグメンテーションを実現します。 オーバーセグメンテーションステップは、都市景観の平面領域と非平面領域をキャプチャするメッシュセグメントの初期セットを生成する。 その後の分類ステップでは、ノードのセグメントの幾何学的および測光的特徴とエッジのマルチスケールな文脈的特徴をエンコードするグラフを構築する。 最終セマンティックセグメンテーションは、グラフ畳み込みネットワークを用いてセグメントを分類することによって得られる。 大規模セマンティクス都市メッシュベンチマークにおける実験と比較により,提案手法が境界品質と平均iouの点で最先端手法よりも優れていることが示された。 さらに、セマンティックセグメンテーション専用のメッシュオーバーセグメンテーション手法を評価するためのいくつかの新しいメトリクスを導入し、提案したオーバーセグメンテーションアプローチは、すべてのメトリクスで最先端のメソッドよりも優れています。 私たちのソースコードは、論文が受け入れられるとリリースされます。

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