Fugu-MT 論文翻訳(概要): HTC-DC Net: Monocular Height Estimation from Single Remote Sensing Images

論文の概要: HTC-DC Net: Monocular Height Estimation from Single Remote Sensing Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16486v1
Date: Thu, 28 Sep 2023 14:50:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-29 13:56:35.093642
Title: HTC-DC Net: Monocular Height Estimation from Single Remote Sensing Images
Title（参考訳）: htc-dc net:単一リモートセンシング画像からの単眼高さ推定
Authors: Sining Chen, Yilei Shi, Zhitong Xiong, Xiao Xiang Zhu
Abstract要約: 光画像からモノクル高さを推定する手法を提案する。不正な問題として、単分子の高さ推定は、表現の強化のためによく設計されたネットワークを必要とする。分類-回帰パラダイムに従ってHTC-DCNetを提案し,主な貢献としてヘッドテールカット(HTC)と分散ベース制約(DC)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.65766848068617
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: 3D geo-information is of great significance for understanding the living environment; however, 3D perception from remote sensing data, especially on a large scale, is restricted. To tackle this problem, we propose a method for monocular height estimation from optical imagery, which is currently one of the richest sources of remote sensing data. As an ill-posed problem, monocular height estimation requires well-designed networks for enhanced representations to improve performance. Moreover, the distribution of height values is long-tailed with the low-height pixels, e.g., the background, as the head, and thus trained networks are usually biased and tend to underestimate building heights. To solve the problems, instead of formalizing the problem as a regression task, we propose HTC-DC Net following the classification-regression paradigm, with the head-tail cut (HTC) and the distribution-based constraints (DCs) as the main contributions. HTC-DC Net is composed of the backbone network as the feature extractor, the HTC-AdaBins module, and the hybrid regression process. The HTC-AdaBins module serves as the classification phase to determine bins adaptive to each input image. It is equipped with a vision transformer encoder to incorporate local context with holistic information and involves an HTC to address the long-tailed problem in monocular height estimation for balancing the performances of foreground and background pixels. The hybrid regression process does the regression via the smoothing of bins from the classification phase, which is trained via DCs. The proposed network is tested on three datasets of different resolutions, namely ISPRS Vaihingen (0.09 m), DFC19 (1.3 m) and GBH (3 m). Experimental results show the superiority of the proposed network over existing methods by large margins. Extensive ablation studies demonstrate the effectiveness of each design component.
Abstract（参考訳）: 3次元地理情報は生活環境を理解する上で非常に重要であるが、特に大規模なリモートセンシングデータからの3次元知覚は制限されている。そこで,本稿では,現在リモートセンシングデータの最もリッチな源の一つである光学画像からの単眼高さ推定手法を提案する。不適切な問題として、単眼の高さ推定は、性能を改善するために拡張表現のためによく設計されたネットワークを必要とする。さらに、高さ値の分布は、例えば、背景をヘッドとして、低重画素と長重なっており、訓練されたネットワークは通常偏りがあり、建物の高さを過小評価する傾向がある。そこで本研究では,この問題を回帰タスクとして定式化するのではなく,分類回帰パラダイムに従ってhtc-dc netを提案し,head-tail cut (htc) とdistribution-based constraints (dcs) を主な貢献とする。 HTC-DC Netは、機能抽出器としてバックボーンネットワーク、HTC-AdaBinsモジュール、ハイブリッド回帰プロセスで構成されている。 HTC-AdaBinsモジュールは、各入力画像に対応するビンを決定するための分類フェーズとして機能する。視覚変換器エンコーダを備え、局所的なコンテキストを全体情報に組み込むとともに、HTCが前景と背景画素のパフォーマンスのバランスをとるためのモノクロ高さ推定における長い尾の問題に対処する。ハイブリッド回帰プロセスは、DCを介して訓練された分類段階からのビンの平滑化を通じて回帰を行う。提案するネットワークはisprs vaihingen (0.09 m)、dfc19 (1.3 m)、gbh (3 m)の3つの異なる解像度のデータセットでテストされている。実験の結果,提案手法は既存手法よりも大きなマージンで優れていることがわかった。広範なアブレーション研究は、各設計要素の有効性を示す。

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