論文の概要: OmniCity: Omnipotent City Understanding with Multi-level and Multi-view Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00928v1
• Date: Mon, 1 Aug 2022 15:19:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-02 14:05:09.482178
• Title: OmniCity: Omnipotent City Understanding with Multi-level and Multi-view Images
• Title（参考訳）: オムニシティ:多視点・多視点画像を用いた全能都市理解
• Authors: Weijia Li, Yawen Lai, Linning Xu, Yuanbo Xiangli, Jinhua Yu, Conghui He, Gui-Song Xia, Dahua Lin
• Abstract要約: オムニシティ(OmniCity)は、マルチレベル・マルチビュー画像から全能都市理解のための新しいデータセットである。 データセットには100万画素以上の注釈付き画像が含まれており、ニューヨーク市の25万画素のジオロケーションから順に収集されている。 新たなOmniCityデータセットでは,フットプリント抽出や高さ推定,平面/インスタンス/きめ細かなセグメンテーションなど,さまざまなタスクのベンチマークが提供されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.4144257192959
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents OmniCity, a new dataset for omnipotent city understanding from multi-level and multi-view images. More precisely, the OmniCity contains multi-view satellite images as well as street-level panorama and mono-view images, constituting over 100K pixel-wise annotated images that are well-aligned and collected from 25K geo-locations in New York City. To alleviate the substantial pixel-wise annotation efforts, we propose an efficient street-view image annotation pipeline that leverages the existing label maps of satellite view and the transformation relations between different views (satellite, panorama, and mono-view). With the new OmniCity dataset, we provide benchmarks for a variety of tasks including building footprint extraction, height estimation, and building plane/instance/fine-grained segmentation. We also analyze the impact of view on each task, the performance of different models, limitations of existing methods, etc. Compared with the existing multi-level and multi-view benchmarks, our OmniCity contains a larger number of images with richer annotation types and more views, provides more baseline results obtained from state-of-the-art models, and introduces a novel task for fine-grained building instance segmentation on street-level panorama images. Moreover, OmniCity provides new problem settings for existing tasks, such as cross-view image matching, synthesis, segmentation, detection, etc., and facilitates the developing of new methods for large-scale city understanding, reconstruction, and simulation. The OmniCity dataset as well as the benchmarks will be available at https://city-super.github.io/omnicity.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチレベル・マルチビュー画像から全能都市理解のための新しいデータセットであるOmniCityを提案する。 より正確には、omnicityには、複数のビューの衛星画像と、街並みのパノラマやモノビュー画像が含まれており、ニューヨーク市の25kの位置情報から適切に整列され、収集された10万画素の注釈付き画像で構成されている。 そこで我々は,衛星画像の既存のラベルマップと異なる視点(衛星,パノラマ,モノビュー)間の変換関係を利用する効率的なストリートビュー画像アノテーションパイプラインを提案する。 新たなOmniCityデータセットでは,フットプリント抽出や高さ推定,平面/インスタンス/きめ細かなセグメンテーションなど,さまざまなタスクのベンチマークが提供されている。 また、各タスクに対するビューの影響、異なるモデルの性能、既存のメソッドの制限などを分析します。 既存のマルチレベルおよびマルチビューベンチマークと比較すると、omnicityはリッチなアノテーションタイプとより多くのビューを持つイメージを多く含み、最先端モデルから得られたベースライン結果を提供し、ストリートレベルのパノラマイメージできめ細かいビルインスタンスセグメンテーションを行うための新しいタスクを導入しています。 さらに、OmniCityは、クロスビュー画像マッチング、合成、セグメンテーション、検出などの既存のタスクに新たな問題設定を提供し、大規模都市理解、再構築、シミュレーションのための新しい手法の開発を容易にする。 omnicityデータセットとベンチマークは、https://city-super.github.io/omnicityで入手できる。

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