Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Hyperspectral and RGB Dataset for Building Facade Segmentation

論文の概要: A Hyperspectral and RGB Dataset for Building Facade Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02749v1
Date: Tue, 6 Dec 2022 04:38:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-07 16:51:43.616516
Title: A Hyperspectral and RGB Dataset for Building Facade Segmentation
Title（参考訳）: ファサードセグメンテーション構築のためのハイパースペクトルとRGBデータセット
Authors: Nariman Habili, Ernest Kwan, Weihao Li, Christfried Webers, Jeremy Oorloff, Mohammad Ali Armin, Lars Petersson
Abstract要約: 本研究は,現場の異なる建築材料を分類することを目的とした,光産業環境におけるファサード構築のためのHSIデータセットを紹介する。このデータセットはLight Industrial Building HSI (LIB-HSI) データセットと呼ばれる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.863667095026447
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Hyperspectral Imaging (HSI) provides detailed spectral information and has been utilised in many real-world applications. This work introduces an HSI dataset of building facades in a light industry environment with the aim of classifying different building materials in a scene. The dataset is called the Light Industrial Building HSI (LIB-HSI) dataset. This dataset consists of nine categories and 44 classes. In this study, we investigated deep learning based semantic segmentation algorithms on RGB and hyperspectral images to classify various building materials, such as timber, brick and concrete.
Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルイメージング(HSI)は詳細なスペクトル情報を提供し、多くの現実世界のアプリケーションで利用されてきた。本研究は,現場の異なる建築材料を分類することを目的とした,光産業環境におけるファサード構築のためのHSIデータセットを紹介する。このデータセットはLight Industrial Building HSI(LIB-HSI)データセットと呼ばれる。このデータセットは9つのカテゴリと44のクラスから構成される。本研究では,rgbおよびハイパースペクトル画像を用いた深層学習に基づく意味セグメンテーションアルゴリズムを調査し,木材,れんが,コンクリートなどの各種建築材料を分類した。

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