論文の概要: Optimized Vectorizing of Building Structures with Switch:
High-Efficiency Convolutional Channel-Switch Hybridization Strategy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15035v2
- Date: Sat, 9 Mar 2024 14:41:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 17:11:13.405260
- Title: Optimized Vectorizing of Building Structures with Switch:
High-Efficiency Convolutional Channel-Switch Hybridization Strategy
- Title（参考訳）: スイッチ付き構造物の最適ベクトル化:高効率畳み込みチャネル-スイッチハイブリダイゼーション戦略
- Authors: Moule Lin, Weipeng Jing, Chao Li and Andr\'as Jung
- Abstract要約: 平面グラフ再構築のための高度かつ適応的なシフトアーキテクチャを提案する。
SwitchNNアーキテクチャには、畳み込みニューラルネットワークプロセスにインスパイアされたグループベースのパラメータ共有機構が組み込まれている。
本研究は,2次元建築画像からの平面グラフ再構成における,この革新的なアーキテクチャの有効性を実証するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.563205385450147
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The building planar graph reconstruction, a.k.a. footprint reconstruction,
which lies in the domain of computer vision and geoinformatics, has been long
afflicted with the challenge of redundant parameters in conventional
convolutional models. Therefore, in this letter, we proposed an advanced and
adaptive shift architecture, namely the Switch operator, which incorporates
non-exponential growth parameters while retaining analogous functionalities to
integrate local feature spatial information, resembling a high-dimensional
convolution operation. The Switch operator, cross-channel operation,
architecture implements the XOR operation to alternately exchange adjacent or
diagonal features, and then blends alternating channels through a 1x1
convolution operation to consolidate information from different channels. The
SwitchNN architecture, on the other hand, incorporates a group-based
parameter-sharing mechanism inspired by the convolutional neural network
process and thereby significantly reducing the number of parameters. We
validated our proposed approach through experiments on the SpaceNet corpus, a
publicly available dataset annotated with 2,001 buildings across the cities of
Los Angeles, Las Vegas, and Paris. Our results demonstrate the effectiveness of
this innovative architecture in building planar graph reconstruction from 2D
building images.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンとジオインフォマティクスの領域にある建物平面グラフの再構築、すなわち足跡の再構築は、従来の畳み込みモデルにおける冗長なパラメータの課題に長い間悩まされてきた。
そこで,本稿では,高次元畳み込み操作に似た局所特徴空間情報を統合するために,類似機能を維持しながら非指数成長パラメータを組み込んだ,高度かつ適応的なシフトアーキテクチャ,すなわちスイッチ演算子を提案する。
スイッチ演算子、クロスチャネル操作、アーキテクチャはxor操作を実装し、隣接または対角的な特徴を交互に交換し、1x1畳み込み操作で交互にチャンネルをブレンドし、異なるチャネルからの情報を統合する。
一方、SwitchNNアーキテクチャでは、畳み込みニューラルネットワークプロセスにインスパイアされたグループベースのパラメータ共有機構を導入し、パラメータの数を著しく削減している。
提案したアプローチは、ロサンゼルス、ラスベガス、パリの各都市に2,001の建物がある公開データセットであるSpaceNet corpusでの実験を通じて検証しました。
本研究では,2次元建築画像から平面グラフを再構成する手法の有効性を示す。
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