論文の概要: Learnable Earth Parser: Discovering 3D Prototypes in Aerial Scans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09704v2
- Date: Thu, 28 Mar 2024 17:53:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-29 22:12:46.144532
- Title: Learnable Earth Parser: Discovering 3D Prototypes in Aerial Scans
- Title（参考訳）: アース・パーサー:空中スキャンで3Dプロトタイプを発見
- Authors: Romain Loiseau, Elliot Vincent, Mathieu Aubry, Loic Landrieu,
- Abstract要約: そこで本研究では,現実のシーンの大規模な3次元スキャンを,容易に解釈可能な形状で解析するための教師なし手法を提案する。
提案手法は,入力された3次元点群を学習された3次元形状の小さな集合に分解する確率的再構成モデルに基づく。
実世界の様々なシナリオから得られた7つの大型LiDARスキャンのデータセット上で,本モデルの有用性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.030706182672144
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose an unsupervised method for parsing large 3D scans of real-world scenes with easily-interpretable shapes. This work aims to provide a practical tool for analyzing 3D scenes in the context of aerial surveying and mapping, without the need for user annotations. Our approach is based on a probabilistic reconstruction model that decomposes an input 3D point cloud into a small set of learned prototypical 3D shapes. The resulting reconstruction is visually interpretable and can be used to perform unsupervised instance and low-shot semantic segmentation of complex scenes. We demonstrate the usefulness of our model on a novel dataset of seven large aerial LiDAR scans from diverse real-world scenarios. Our approach outperforms state-of-the-art unsupervised methods in terms of decomposition accuracy while remaining visually interpretable. Our code and dataset are available at https://romainloiseau.fr/learnable-earth-parser/
- Abstract（参考訳）: そこで本研究では,現実のシーンの大規模な3次元スキャンを,容易に解釈可能な形状で解析するための教師なし手法を提案する。
本研究の目的は,ユーザアノテーションを必要とせずに,航空測量・地図の文脈で3Dシーンを解析する実用的なツールを提供することである。
提案手法は,入力された3次元点群を学習された3次元形状の小さな集合に分解する確率的再構成モデルに基づく。
結果として得られる再構成は視覚的に解釈可能であり、複雑なシーンの教師なしインスタンスとローショットセマンティックセマンティックセグメンテーションの実行に使用できる。
実世界の様々なシナリオから得られた7つの大型LiDARスキャンのデータセット上で,本モデルの有用性を実証する。
本手法は、視覚的に解釈可能なままの分解精度において、最先端の教師なし手法よりも優れる。
私たちのコードとデータセットはhttps://romainloiseau.fr/learnable-earth-parser/で公開されています。
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