論文の概要: PolyBuilding: Polygon Transformer for End-to-End Building Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01589v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 04:53:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 13:27:55.241955
• Title: PolyBuilding: Polygon Transformer for End-to-End Building Extraction
• Title（参考訳）: PolyBuilding: エンド・ツー・エンドビルディング抽出用ポリゴントランス
• Authors: Yuan Hu, Zhibin Wang, Zhou Huang, Yu Liu
• Abstract要約: PolyBuildingはリモートセンシング画像から建物のベクトル表現を予測する。 モデルはそれらの関係を学習し、画像からコンテキスト情報を符号化し、構築ポリゴンの最終セットを予測する。 また、ピクセルレベルのカバレッジ、インスタンスレベルの精度とリコール、幾何学レベルの特性など、新たな最先端性を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.196604757138825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present PolyBuilding, a fully end-to-end polygon Transformer for building extraction. PolyBuilding direct predicts vector representation of buildings from remote sensing images. It builds upon an encoder-decoder transformer architecture and simultaneously outputs building bounding boxes and polygons. Given a set of polygon queries, the model learns the relations among them and encodes context information from the image to predict the final set of building polygons with fixed vertex numbers. Corner classification is performed to distinguish the building corners from the sampled points, which can be used to remove redundant vertices along the building walls during inference. A 1-d non-maximum suppression (NMS) is further applied to reduce vertex redundancy near the building corners. With the refinement operations, polygons with regular shapes and low complexity can be effectively obtained. Comprehensive experiments are conducted on the CrowdAI dataset. Quantitative and qualitative results show that our approach outperforms prior polygonal building extraction methods by a large margin. It also achieves a new state-of-the-art in terms of pixel-level coverage, instance-level precision and recall, and geometry-level properties (including contour regularity and polygon complexity).
• Abstract（参考訳）: 完全エンドツーエンドのポリゴントランスであるPolyBuildingについて述べる。 polybuilding directはリモートセンシング画像から建物のベクトル表現を予測する。 エンコーダ-デコーダトランスフォーマーアーキテクチャを基盤とし、ビルディングバウンディングボックスとポリゴンを同時に出力する。 ポリゴンクエリの集合が与えられると、モデルはそれらの関係を学習し、画像からコンテキスト情報をエンコードし、固定された頂点数を持つ多角形の構築の最終集合を予測する。 コーナー分類は、推定中に建物壁に沿って冗長な頂点を除去するために使用できる、サンプルされたポイントと建物コーナーを区別するために行われる。 さらに1次元非最大抑制 (NMS) を適用し, 建物角近傍の頂点冗長性を低減する。 精製操作により、正規形状と低複雑性のポリゴンを効果的に得ることができる。 CrowdAIデータセットで包括的な実験が行われる。 定量的および定性的な結果から,本手法は従来の多角形構造抽出法よりも高い性能を示した。 また、ピクセルレベルのカバレッジ、インスタンスレベルの精度とリコール、および幾何レベルの特性(輪郭の正則性やポリゴンの複雑さを含む)の点で、新しい最先端技術を実現している。

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