論文の概要: DC3DCD: unsupervised learning for multiclass 3D point cloud change detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05421v2
• Date: Fri, 15 Dec 2023 10:48:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 19:34:14.193443
• Title: DC3DCD: unsupervised learning for multiclass 3D point cloud change detection
• Title（参考訳）: DC3DCD:マルチクラス3D点雲変化検出のための教師なし学習
• Authors: Iris de G\'elis (1 and 2), S\'ebastien Lef\`evre (2) and Thomas Corpetti (3) ((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,DC3DCD(Deep 3D Change Detection)と呼ばれる教師なしの手法を提案する。 本手法は,画像分類のためのDeepClusterアプローチに基づいて,複雑な生の3DPCを扱う。
• 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: In a constant evolving world, change detection is of prime importance to keep updated maps. To better sense areas with complex geometry (urban areas in particular), considering 3D data appears to be an interesting alternative to classical 2D images. In this context, 3D point clouds (PCs), whether obtained through LiDAR or photogrammetric techniques, provide valuable information. While recent studies showed the considerable benefit of using deep learning-based methods to detect and characterize changes into raw 3D PCs, these studies rely on large annotated training data to obtain accurate results. The collection of these annotations are tricky and time-consuming. The availability of unsupervised or weakly supervised approaches is then of prime interest. In this paper, we propose an unsupervised method, called DeepCluster 3D Change Detection (DC3DCD), to detect and categorize multiclass changes at point level. We classify our approach in the unsupervised family given the fact that we extract in a completely unsupervised way a number of clusters associated with potential changes. Let us precise that in the end of the process, the user has only to assign a label to each of these clusters to derive the final change map. Our method builds upon the DeepCluster approach, originally designed for image classification, to handle complex raw 3D PCs and perform change segmentation task. An assessment of the method on both simulated and real public dataset is provided. The proposed method allows to outperform fully-supervised traditional machine learning algorithm and to be competitive with fully-supervised deep learning networks applied on rasterization of 3D PCs with a mean of IoU over classes of change of 57.06\% and 66.69\% for the simulated and the real datasets, respectively.
• Abstract（参考訳）: 常に進化している世界では、更新されたマップを維持するためには変更検出が最も重要なのです。 複雑な幾何学(特にアーバン領域)を持つ領域をよりよく知覚するために、3Dデータは古典的な2D画像の代替として興味深いものと思われる。 この文脈では、3Dポイントクラウド(PC)は、LiDARまたはフォトグラム技術によって得られるかに関わらず、貴重な情報を提供する。 近年の研究では、生の3D PCに変化を検出し、特徴付ける深層学習に基づく手法を用いることによる大きなメリットが示されているが、これらの研究は、正確な結果を得るために大量の注釈付きトレーニングデータに依存している。 これらのアノテーションのコレクションはトリッキーで時間がかかります。 教師なしあるいは弱教師付きアプローチの可用性は主要な関心事である。 本稿では,マルチクラス変化をポイントレベルで検出・分類する,deepcluster 3d change detection (dc3dcd) と呼ばれる教師なし手法を提案する。 我々は、潜在的変化に関連する多数のクラスタを、完全に教師なしの方法で抽出するという事実から、教師なしファミリーのアプローチを分類する。 プロセスの最後に、ユーザは最後の変更マップを導出するために、それぞれのクラスタにラベルを割り当てるだけです。 本手法は,画像分類のためのDeepClusterアプローチに基づいて,複雑な生の3次元PCを処理し,変更セグメンテーションタスクを実行する。 シミュレーションと実際の公開データセットの両方における手法の評価を行う。 提案手法は, 従来の機械学習アルゴリズムよりも優れており, シミュレーションおよび実データに対して, 57.06\%, 66.69\%の変化のクラスに対して, IoU平均で3次元PCのラスタ化に適用した完全教師付きディープラーニングネットワークと競合する。

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