論文の概要: Change detection needs change information: improving deep 3D point cloud change detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12639v1
• Date: Tue, 25 Apr 2023 08:10:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 21:19:02.437406
• Title: Change detection needs change information: improving deep 3D point cloud change detection
• Title（参考訳）: 変更検出に必要な情報:深い3dポイントのクラウド変更検出を改善する
• Authors: Iris de G\'elis (1 and 2), Thomas Corpetti (3) and S\'ebastien Lef\`evre (2) ((1) Magellium, (2) Institut de Recherche en Informatique et Syst\`emes Al\'eatoires IRISA - UMR 6074 - Universit\'e Bretagne Sud, (3) Littoral - Environnement - T\'el\'ed\'etection - G\'eomatique LETG - UMR 6554 - Universit\'e Rennes 2)
• Abstract要約: 本稿では,生の3次元点雲(PC)を直接利用した変更セグメンテーションに焦点を当てる。 本稿では,OneConvFusion,Triplet KPConv,Fusion SiamKPConvの3つの新しいアーキテクチャを提案する。 3つのネットワークは、初期段階における変更情報を考慮しており、SoTA法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Change detection is an important task to rapidly identify modified areas, in particular when multi-temporal data are concerned. In landscapes with complex geometry such as urban environment, vertical information turn out to be a very useful knowledge not only to highlight changes but also to classify them into different categories. In this paper, we focus on change segmentation directly using raw 3D point clouds (PCs), to avoid any loss of information due to rasterization processes. While deep learning has recently proved its effectiveness for this particular task by encoding the information through Siamese networks, we investigate here the idea of also using change information in early steps of deep networks. To do this, we first propose to provide the Siamese KPConv State-of-The-Art (SoTA) network with hand-crafted features and especially a change-related one. This improves the mean of Intersection over Union (IoU) over classes of change by 4.70\%. Considering that the major improvement was obtained thanks to the change-related feature, we propose three new architectures to address 3D PCs change segmentation: OneConvFusion, Triplet KPConv, and Encoder Fusion SiamKPConv. All the three networks take into account change information in early steps and outperform SoTA methods. In particular, the last network, entitled Encoder Fusion SiamKPConv, overtakes SoTA with more than 5% of mean of IoU over classes of change emphasizing the value of having the network focus on change information for change detection task.
• Abstract（参考訳）: 変更検出は、特にマルチテンポラリデータに関して、変更領域を迅速に識別する重要なタスクである。 都市環境などの複雑な地形では、垂直情報は変化をハイライトするだけでなく、異なるカテゴリーに分類するために非常に有用な知識であることが判明した。 本稿では,生の3dポイントクラウド(pcs)を用いて,ラスタ化プロセスによる情報の損失を回避するために,変更セグメント化に着目した。 近年,ディープ・ラーニングがシームズ・ネットワークを通じて情報を符号化することで,このタスクの有効性を証明しているが,本研究では,ディープ・ネットワークの初期段階における変更情報の利用についても検討する。 そこで我々はまず,手作り機能,特に変更関連機能を備えたSiamese KPConv State-of-The-Art(SoTA)ネットワークを提案する。 これにより、変化のクラスに対するIoU(Intersection over Union)の平均は4.70 %向上する。 変更関連機能により大きな改善が得られたことを考慮し、oneconvfusion、triplet kpconv、エンコーダfusion siamkpconvという3d pcs変更セグメンテーションに対応する3つの新しいアーキテクチャを提案する。 3つのネットワークは、初期段階における変更情報を考慮しており、SoTA法より優れている。 特に、最後のネットワークであるEncoder Fusion SiamKPConvは、変更検出タスクのための変更情報にネットワークを集中させることの価値を強調した変更クラスよりも、IoUの平均の5%以上でSoTAを追い越している。

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