論文の概要: Implicit Ray-Transformers for Multi-view Remote Sensing Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08401v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 07:05:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 14:36:34.893708
• Title: Implicit Ray-Transformers for Multi-view Remote Sensing Image Segmentation
• Title（参考訳）: 多視点リモートセンシング画像分割のための入射光変換器
• Authors: Zipeng Qi, Hao Chen, Chenyang Liu, Zhenwei Shi and Zhengxia Zou
• Abstract要約: スパースラベル付きRSシーンセマンティックセグメンテーションのためのインプリシティ・ニューラル表現(INR)に基づく「インプリシティ・レイ・トランスフォーマ(IRT)」を提案する。 提案手法は,2段階の学習プロセスを含む。第1段階では,リモートセンシングシーンの色と3次元構造を符号化するために,ニューラルネットワークを最適化する。 第2段階では、ニューラルネットワークの3D特徴と2Dテクスチャ特徴の関係を利用して、より優れた意味表現を学習するレイ変換器を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.726658200149544
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The mainstream CNN-based remote sensing (RS) image semantic segmentation approaches typically rely on massive labeled training data. Such a paradigm struggles with the problem of RS multi-view scene segmentation with limited labeled views due to the lack of considering 3D information within the scene. In this paper, we propose ''Implicit Ray-Transformer (IRT)'' based on Implicit Neural Representation (INR), for RS scene semantic segmentation with sparse labels (such as 4-6 labels per 100 images). We explore a new way of introducing multi-view 3D structure priors to the task for accurate and view-consistent semantic segmentation. The proposed method includes a two-stage learning process. In the first stage, we optimize a neural field to encode the color and 3D structure of the remote sensing scene based on multi-view images. In the second stage, we design a Ray Transformer to leverage the relations between the neural field 3D features and 2D texture features for learning better semantic representations. Different from previous methods that only consider 3D prior or 2D features, we incorporate additional 2D texture information and 3D prior by broadcasting CNN features to different point features along the sampled ray. To verify the effectiveness of the proposed method, we construct a challenging dataset containing six synthetic sub-datasets collected from the Carla platform and three real sub-datasets from Google Maps. Experiments show that the proposed method outperforms the CNN-based methods and the state-of-the-art INR-based segmentation methods in quantitative and qualitative metrics.
• Abstract（参考訳）: 主流のcnnベースのリモートセンシング(rs)イメージセマンティクスセグメンテーションアプローチは、一般的に大量のラベル付きトレーニングデータに依存している。 このようなパラダイムは、シーン内の3d情報を考慮しないため、限定されたラベル付きビューを持つrsマルチビューシーンセグメンテーションの問題に苦しむ。 本稿では,インプリシット・ニューラル・リ表現(INR)に基づく,スパースラベル付きRSシーンセマンティックセマンティックセグメンテーション(100画像あたり4-6ラベルなど)のための「IRT(Implicit Ray-Transformer)」を提案する。 本稿では,タスクに先立ってマルチビューの3d構造を導入する新しい手法について検討する。 提案手法は2段階学習プロセスを含む。 第1段階では,多視点画像に基づくリモートセンシングシーンの色と3次元構造を符号化するために,ニューラルネットワークを最適化する。 第2段階では、ニューラルネットワーク3次元特徴と2次元テクスチャ特徴の関係を利用して、より優れた意味表現を学習するレイ変換器を設計する。 3dプリミティブや2d機能のみを考慮した従来の方法とは異なり,cnnの特徴をサンプル線に沿って異なるポイント特徴にブロードキャストすることにより,さらに2dテクスチャ情報と3dプリミティブを組み込む。 提案手法の有効性を検証するため,Carlaプラットフォームから収集した6つの合成サブデータセットと,Google Mapsから収集した3つの実サブデータセットを含む挑戦的なデータセットを構築した。 実験により,提案手法はCNN法と最先端のINR法を定量的,定性的な尺度で比較した。

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