論文の概要: HiT: Building Mapping with Hierarchical Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09643v2
• Date: Wed, 10 Jan 2024 09:50:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 17:03:48.322470
• Title: HiT: Building Mapping with Hierarchical Transformers
• Title（参考訳）: HiT: 階層型トランスフォーマーによるマッピングの構築
• Authors: Mingming Zhang, Qingjie Liu, Yunhong Wang
• Abstract要約: 階層変換器を用いた簡易かつ斬新な建物マッピング手法HiTを提案する。 HiTは、分類とバウンディングボックス回帰ヘッドに平行なポリゴンヘッドを追加することによって、2段階検出アーキテクチャの上に構築される。 本手法は, 最先端手法と比較して, 事例分割と多角形メトリクスの両面において, 新たな最先端化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.31497052507252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning-based methods have been extensively explored for automatic building mapping from high-resolution remote sensing images over recent years. While most building mapping models produce vector polygons of buildings for geographic and mapping systems, dominant methods typically decompose polygonal building extraction in some sub-problems, including segmentation, polygonization, and regularization, leading to complex inference procedures, low accuracy, and poor generalization. In this paper, we propose a simple and novel building mapping method with Hierarchical Transformers, called HiT, improving polygonal building mapping quality from high-resolution remote sensing images. HiT builds on a two-stage detection architecture by adding a polygon head parallel to classification and bounding box regression heads. HiT simultaneously outputs building bounding boxes and vector polygons, which is fully end-to-end trainable. The polygon head formulates a building polygon as serialized vertices with the bidirectional characteristic, a simple and elegant polygon representation avoiding the start or end vertex hypothesis. Under this new perspective, the polygon head adopts a transformer encoder-decoder architecture to predict serialized vertices supervised by the designed bidirectional polygon loss. Furthermore, a hierarchical attention mechanism combined with convolution operation is introduced in the encoder of the polygon head, providing more geometric structures of building polygons at vertex and edge levels. Comprehensive experiments on two benchmarks (the CrowdAI and Inria datasets) demonstrate that our method achieves a new state-of-the-art in terms of instance segmentation and polygonal metrics compared with state-of-the-art methods. Moreover, qualitative results verify the superiority and effectiveness of our model under complex scenes.
• Abstract（参考訳）: 近年,高分解能リモートセンシング画像から自動ビルマッピングを行うための深層学習に基づく手法が広く研究されている。 ほとんどの建物マッピングモデルは、地理的およびマッピングシステムのための建物のベクトル多角形を生成するが、支配的な手法は、分割、多角化、正規化を含むいくつかのサブプロブレムにおいてポリゴン構造抽出を分解し、複雑な推論手順、低い精度、低い一般化をもたらす。 本論文では,高分解能リモートセンシング画像から多角形建物マッピングの品質を向上させるhitと呼ばれる階層的トランスフォーマーを用いた簡易かつ新しい建物マッピング手法を提案する。 HiTは、分類とバウンディングボックス回帰ヘッドに平行なポリゴンヘッドを追加することで、2段階検出アーキテクチャに基づいている。 HiTは、完全にエンドツーエンドのトレーニングが可能な、バウンディングボックスとベクトルポリゴンを同時に出力する。 ポリゴンヘッドは、二方向特性を持つ直列化された頂点としてのビルディングポリゴンを定式化し、始端頂点仮説を避ける単純かつエレガントなポリゴン表現である。 この新たな視点の下では、ポリゴンヘッドはトランスフォーマーエンコーダデコーダアーキテクチャを採用し、設計された双方向ポリゴン損失によって制御されるシリアライズされた頂点を予測する。 さらに、ポリゴンヘッドのエンコーダに畳み込み操作と組み合わされた階層的注意機構を導入し、頂点およびエッジレベルでポリゴンを構築するより幾何学的な構造を提供する。 2つのベンチマーク(CrowdAIとInriaのデータセット)の総合的な実験により、我々の手法は、最先端の手法と比較して、インスタンスのセグメンテーションと多角的メトリクスの点で、新しい最先端の手法を実現することを示した。 さらに,複雑な場面におけるモデルの優位性と有効性を検証する。

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