論文の概要: Building Footprint Extraction in Dense Areas using Super Resolution and Frame Field Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01656v1
• Date: Mon, 4 Sep 2023 15:15:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 18:13:36.836500
• Title: Building Footprint Extraction in Dense Areas using Super Resolution and Frame Field Learning
• Title（参考訳）: 超解像とフレームフィールド学習を用いた密集地における建物足跡抽出
• Authors: Vuong Nguyen, Anh Ho, Duc-Anh Vu, Nguyen Thi Ngoc Anh, Tran Ngoc Thang
• Abstract要約: 超解像は、空中画像の空間分解能を高めるために用いられ、より微細な細部を捉えることができる。 この強調画像は、セグメンテーションヘッドとフレームフィールド学習ヘッドからなるマルチタスク学習モジュールへの入力として機能する。 我々のモデルは適応的な損失重み付けによって制御され、鋭いエッジと細粒度ポリゴンの抽出が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.949927790632678
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite notable results on standard aerial datasets, current state-of-the-arts fail to produce accurate building footprints in dense areas due to challenging properties posed by these areas and limited data availability. In this paper, we propose a framework to address such issues in polygonal building extraction. First, super resolution is employed to enhance the spatial resolution of aerial image, allowing for finer details to be captured. This enhanced imagery serves as input to a multitask learning module, which consists of a segmentation head and a frame field learning head to effectively handle the irregular building structures. Our model is supervised by adaptive loss weighting, enabling extraction of sharp edges and fine-grained polygons which is difficult due to overlapping buildings and low data quality. Extensive experiments on a slum area in India that mimics a dense area demonstrate that our proposed approach significantly outperforms the current state-of-the-art methods by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 標準的な空中データセットでの注目すべき結果にもかかわらず、現在の最先端のシステムは、これらの領域によって引き起こされる困難な特性とデータ可用性の制限により、密集した地域で正確な建物の足跡を作れなかった。 本稿では,多角形建物抽出における課題に対処する枠組みを提案する。 まず、スーパーレゾリューションを使用して空中画像の空間解像度を高め、より詳細な詳細を捉える。 この強調画像は、セグメント化ヘッドとフレームフィールド学習ヘッドからなるマルチタスク学習モジュールへの入力として機能し、不規則な構造を効果的に処理する。 本モデルは適応的損失重み付けにより制御され, 重なり合う建物やデータ品質の低いため, 高いエッジと細粒度ポリゴンの抽出が可能となる。 密集地を模したインドのスラム地域での大規模な実験により,提案手法が最先端の手法を大幅に上回ることを示した。

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