論文の概要: Single-View Height Estimation with Conditional Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13214v1
• Date: Wed, 26 Apr 2023 00:37:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 15:56:29.970617
• Title: Single-View Height Estimation with Conditional Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: 条件拡散確率モデルによる単視点高さ推定
• Authors: Isaac Corley and Peyman Najafirad
• Abstract要約: 我々は、マルコフ連鎖として光学画像とDSM画像の連成分布を学習するために、生成拡散モデルを訓練する。 これは、音源画像に条件付けされたままの復調スコアマッチング目標を最小化して、現実的な高解像度3次元表面を生成する。 本稿では,1枚のリモートセンシング画像から高度推定を行う条件付き拡散確率モデル(DDPM)を実験する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8782750537161614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Digital Surface Models (DSM) offer a wealth of height information for understanding the Earth's surface as well as monitoring the existence or change in natural and man-made structures. Classical height estimation requires multi-view geospatial imagery or LiDAR point clouds which can be expensive to acquire. Single-view height estimation using neural network based models shows promise however it can struggle with reconstructing high resolution features. The latest advancements in diffusion models for high resolution image synthesis and editing have yet to be utilized for remote sensing imagery, particularly height estimation. Our approach involves training a generative diffusion model to learn the joint distribution of optical and DSM images across both domains as a Markov chain. This is accomplished by minimizing a denoising score matching objective while being conditioned on the source image to generate realistic high resolution 3D surfaces. In this paper we experiment with conditional denoising diffusion probabilistic models (DDPM) for height estimation from a single remotely sensed image and show promising results on the Vaihingen benchmark dataset.
• Abstract（参考訳）: デジタル・サーフェス・モデル(DSM)は、地球表面の理解と自然と人工の構造物の存在や変化の監視のための豊富な高度情報を提供する。 古典的な高さ推定には、取得に費用がかかる多視点地理空間画像やLiDAR点雲が必要である。 ニューラルネットワークベースのモデルを用いたシングルビューの高さ推定は、高解像度機能の再構築に苦労する可能性があることを示す。 高解像度画像合成と編集のための拡散モデルの最新の進歩は、リモートセンシング画像、特に高さ推定にはまだ利用されていない。 提案手法は,マルコフ連鎖として光学およびdsm画像の結合分布を学習するために生成拡散モデルを訓練するものである。 これは、音源画像に条件付けされたままの復調スコアマッチング目標を最小化し、現実的な高解像度3次元表面を生成する。 本稿では,単一リモートセンシング画像からの高さ推定のための条件付き拡散確率モデル(DDPM)を実験し,ベイヒンゲンベンチマークデータセット上で有望な結果を示す。

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