論文の概要: Precision in Building Extraction: Comparing Shallow and Deep Models using LiDAR Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12027v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 12:43:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 15:30:46.777133
• Title: Precision in Building Extraction: Comparing Shallow and Deep Models using LiDAR Data
• Title（参考訳）: 建物の抽出精度:LiDARデータを用いた浅部モデルと深部モデルの比較
• Authors: Muhammad Sulaiman, Mina Farmanbar, Ahmed Nabil Belbachir, Chunming Rong
• Abstract要約: 浅層モデルと深層学習モデルとの対比 : IoU(Intersection over Union)とBIoU(Bundary Intersection over Union)を用いて LiDARデータの影響は、タスク1における空中画像のみとタスク2における空中画像とLiDARデータの組合せを訓練し、比較することによって検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586018
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Building segmentation is essential in infrastructure development, population management, and geological observations. This article targets shallow models due to their interpretable nature to assess the presence of LiDAR data for supervised segmentation. The benchmark data used in this article are published in NORA MapAI competition for deep learning model. Shallow models are compared with deep learning models based on Intersection over Union (IoU) and Boundary Intersection over Union (BIoU). In the proposed work, boundary masks from the original mask are generated to improve the BIoU score, which relates to building shapes' borderline. The influence of LiDAR data is tested by training the model with only aerial images in task 1 and a combination of aerial and LiDAR data in task 2 and then compared. shallow models outperform deep learning models in IoU by 8% using aerial images (task 1) only and 2% in combined aerial images and LiDAR data (task 2). In contrast, deep learning models show better performance on BIoU scores. Boundary masks improve BIoU scores by 4% in both tasks. Light Gradient-Boosting Machine (LightGBM) performs better than RF and Extreme Gradient Boosting (XGBoost).
• Abstract（参考訳）: 建物のセグメンテーションは、インフラ開発、人口管理、地質観測に不可欠である。 本稿では, 教師付きセグメンテーションのためのLiDARデータの存在を評価するために, 解釈可能な性質による浅層モデルを対象としている。 本記事で使用するベンチマークデータは,nora mapai competition for deep learning modelで公開されている。 浅層モデルは、IoU(Intersection over Union)とBIoU(Bundary Intersection over Union)に基づくディープラーニングモデルと比較される。 提案手法では, 初期マスクのバウンダリマスクが生成され, 構造物のバウンダリラインに関連するバイオuスコアが向上する。 LiDARデータの影響は、タスク1における空中画像のみとタスク2における空中画像とLiDARデータの組合せを訓練し、比較することによって検証される。 浅いモデルは、空中画像(タスク1)とLiDARデータ(タスク2)の組み合わせで、IoUのディープラーニングモデルよりも8%優れています。 対照的に、ディープラーニングモデルはBIoUスコアよりも優れたパフォーマンスを示している。 境界マスクは両方のタスクでBIoUスコアを4%改善する。 Light Gradient-Boosting Machine (LightGBM) は、RFやExtreme Gradient Boosting (XGBoost) より優れている。

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