論文の概要: Correcting Faulty Road Maps by Image Inpainting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06544v3
• Date: Fri, 12 Jan 2024 08:05:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-16 00:28:41.977866
• Title: Correcting Faulty Road Maps by Image Inpainting
• Title（参考訳）: 画像インパインティングによる道路故障地図の修正
• Authors: Soojung Hong, Kwanghee Choi
• Abstract要約: そこで我々は,道路地図を複雑な道路ジオメトリで固定する,カスタムメイドのジオメトリを使わずに,新しい画像インペインティング手法を提案する。 提案手法は, 直線道路, 曲がりくねった道路, T-ジャンクション, 交差点など, 様々な実世界の道路測地における有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1642231492615345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As maintaining road networks is labor-intensive, many automatic road extraction approaches have been introduced to solve this real-world problem, fueled by the abundance of large-scale high-resolution satellite imagery and advances in computer vision. However, their performance is limited for fully automating the road map extraction in real-world services. Hence, many services employ the two-step human-in-the-loop system to post-process the extracted road maps: error localization and automatic mending for faulty road maps. Our paper exclusively focuses on the latter step, introducing a novel image inpainting approach for fixing road maps with complex road geometries without custom-made heuristics, yielding a method that is readily applicable to any road geometry extraction model. We demonstrate the effectiveness of our method on various real-world road geometries, such as straight and curvy roads, T-junctions, and intersections.
• Abstract（参考訳）: 道路網の維持は労働集約的であり,大規模な高解像度衛星画像の蓄積とコンピュータビジョンの進歩により,この現実的な問題を解決するために多くの自動道路抽出手法が導入された。 しかし,実際のサービスにおける道路地図抽出の完全自動化には限界がある。 したがって、多くのサービスは抽出した道路地図を後処理するために2段階のヒューマン・イン・ザ・ループ・システムを使っている。 本論文は, 道路地図を複雑な道路ジオメトリに固定するための新しいイメージインペインティング手法を, 道路形状抽出モデルに適用可能な手法として導入し, 後者のステップにのみ焦点をあてた。 提案手法は, 直線道路や曲がりくねった道路, T-ジャンクション, 交差点など, 様々な実世界の道路測地における有効性を示す。

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