論文の概要: Point2Tree(P2T) -- framework for parameter tuning of semantic and
instance segmentation used with mobile laser scanning data in coniferous
forest
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02651v1
- Date: Thu, 4 May 2023 08:45:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-05 16:31:02.253013
- Title: Point2Tree(P2T) -- framework for parameter tuning of semantic and
instance segmentation used with mobile laser scanning data in coniferous
forest
- Title（参考訳）: Point2Tree(P2T) -- 針葉樹林における移動レーザ走査データを用いたセマンティックとインスタンスセグメンテーションのパラメータチューニングのためのフレームワーク
- Authors: Maciej Wielgosz and Stefano Puliti and Phil Wilkes and Rasmus Astrup
- Abstract要約: セマンティックセグメンテーションにおいて0.92F1スコアを達成するPointnet++アーキテクチャに基づいたモデルをトレーニングする。
パイプラインの第2ステップとして、グラフベースのアプローチを使用して、F1スコアの約0.6に達した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22940141855172028
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This article introduces Point2Tree, a novel framework that incorporates a
three-stage process involving semantic segmentation, instance segmentation,
optimization analysis of hyperparemeters importance. It introduces a
comprehensive and modular approach to processing laser points clouds in
Forestry. We tested it on two independent datasets. The first area was located
in an actively managed boreal coniferous dominated forest in V{\aa}ler, Norway,
16 circular plots of 400 square meters were selected to cover a range of forest
conditions in terms of species composition and stand density. We trained a
model based on Pointnet++ architecture which achieves 0.92 F1-score in semantic
segmentation. As a second step in our pipeline we used graph-based approach for
instance segmentation which reached F1-score approx. 0.6. The optimization
allowed to further boost the performance of the pipeline by approx. 4 \%
points.
- Abstract（参考訳）: この記事では、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、ハイパーパレメーターの重要性の最適化分析を含む3段階プロセスを含む、新しいフレームワークであるPoint2Treeを紹介する。
森林におけるレーザーポイント雲の処理に包括的かつモジュラーなアプローチを導入する。
2つの独立したデータセットでテストしました。
最初の地域はノルウェーのV{\aa}ler(V{\aa}ler)の活発に管理されている針葉樹林に位置し、種組成と起立密度の点で、様々な森林条件をカバーするために、400平方メートルの円形プロットが16個選択された。
意味セグメンテーションで 0.92 f1-score を達成するpointnet++ アーキテクチャに基づいたモデルをトレーニングした。
パイプラインの第2ステップとして、グラフベースのアプローチを使って、F1スコアの近似に到達しました。
0.6.
この最適化により、パイプラインのパフォーマンスをさらに向上することができた。
4 %であった。
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