論文の概要: PolyGNN: Polyhedron-based Graph Neural Network for 3D Building Reconstruction from Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08636v2
• Date: Fri, 11 Oct 2024 21:33:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:02:37.632974
• Title: PolyGNN: Polyhedron-based Graph Neural Network for 3D Building Reconstruction from Point Clouds
• Title（参考訳）: PolyGNN: 点雲からの3次元建物再構築のためのポリヘドロングラフニューラルネットワーク
• Authors: Zhaiyu Chen, Yilei Shi, Liangliang Nan, Zhitong Xiong, Xiao Xiang Zhu,
• Abstract要約: PolyGNNは、再構成ポイントクラウドを構築するためのグラフニューラルネットワークである。 多面体分解によって得られる原始体を組み立てることを学ぶ。 都市間および実世界の点雲上での移動可能性解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.18061879431175
• License:
• Abstract: We present PolyGNN, a polyhedron-based graph neural network for 3D building reconstruction from point clouds. PolyGNN learns to assemble primitives obtained by polyhedral decomposition via graph node classification, achieving a watertight and compact reconstruction. To effectively represent arbitrary-shaped polyhedra in the neural network, we propose a skeleton-based sampling strategy to generate polyhedron-wise queries. These queries are then incorporated with inter-polyhedron adjacency to enhance the classification. PolyGNN is end-to-end optimizable and is designed to accommodate variable-size input points, polyhedra, and queries with an index-driven batching technique. To address the abstraction gap between existing city-building models and the underlying instances, and provide a fair evaluation of the proposed method, we develop our method on a large-scale synthetic dataset with well-defined ground truths of polyhedral labels. We further conduct a transferability analysis across cities and on real-world point clouds. Both qualitative and quantitative results demonstrate the effectiveness of our method, particularly its efficiency for large-scale reconstructions. The source code and data are available at https://github.com/chenzhaiyu/polygnn.
• Abstract（参考訳）: 点雲からの3次元再構築のための多面体グラフニューラルネットワークPolyGNNを提案する。 PolyGNNは、グラフノードの分類を通じてポリヘドラル分解によって得られたプリミティブを組み立てることを学び、水密でコンパクトな再構成を実現する。 ニューラルネットワークにおける任意の形状のポリヘドラを効果的に表現するために,ポリヘドロンクエリを生成するスケルトンに基づくサンプリング戦略を提案する。 これらのクエリは、分類を強化するために、ポリヘドロン間の隣接に組み込まれる。 PolyGNNはエンドツーエンドの最適化が可能で、可変サイズの入力ポイント、ポリヘドラ、クエリにインデックス駆動バッチ技術で対応できるように設計されている。 既存の都市構築モデルと基礎となる事例の抽象的ギャップに対処し,提案手法の公正な評価を行うため,多面体ラベルの基底真理を適切に定義した大規模合成データセット上で,本手法を開発した。 さらに,都市間および実世界の点雲上での移動可能性解析を実施している。 定性的かつ定量的な結果は,本手法の有効性,特に大規模再建における有効性を示すものである。 ソースコードとデータはhttps://github.com/chenzhaiyu/polygnn.comで公開されている。

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