論文の概要: Segment Any Building

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01164v4
• Date: Thu, 26 Oct 2023 17:08:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 00:44:42.084888
• Title: Segment Any Building
• Title（参考訳）: どんな建物でも
• Authors: Lei Li
• Abstract要約: この原稿は、画像にセグメンテーションを構築するための最先端表現学習パラダイムを用いて、多様なデータセットをタンデムで活用する能力をアクセント化する。 我々の前衛合同訓練体制は, 都市インフラ整備, 防災戦略, 生態モニタリングなど, 重要な分野に重大な影響を及ぼし, アプローチのメリットを浮き彫りにしている。 この研究の結果は、学術的な追求の基盤を固めることと、セグメンテーション構築の分野における革新的な応用による地平線を埋めることの両方に繋がる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.12405696290333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of identifying and segmenting buildings within remote sensing imagery has perennially stood at the forefront of scholarly investigations. This manuscript accentuates the potency of harnessing diversified datasets in tandem with cutting-edge representation learning paradigms for building segmentation in such images. Through the strategic amalgamation of disparate datasets, we have not only expanded the informational horizon accessible for model training but also manifested unparalleled performance metrics across multiple datasets. Our avant-garde joint training regimen underscores the merit of our approach, bearing significant implications in pivotal domains such as urban infrastructural development, disaster mitigation strategies, and ecological surveillance. Our methodology, predicated upon the fusion of datasets and gleaning insights from pre-trained models, carves a new benchmark in the annals of building segmentation endeavors. The outcomes of this research both fortify the foundations for ensuing scholarly pursuits and presage a horizon replete with innovative applications in the discipline of building segmentation.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング画像中の建物を識別・分断する作業は、学術調査の最前線に長年立っていた。 この原稿は、画像にセグメンテーションを構築するための最先端表現学習パラダイムを用いて、多様なデータセットをタンデムで活用する能力を示す。 異なるデータセットの戦略的アマルガメーションを通じて、モデルトレーニングに利用可能な情報水平線を拡張しただけでなく、複数のデータセットにまたがる非並列なパフォーマンス指標も示した。 我々の前衛合同訓練体制は, 都市インフラ整備, 防災戦略, 生態モニタリングなど, 重要な分野に重大な影響を及ぼし, アプローチのメリットを浮き彫りにしている。 我々の手法は、データセットの融合と事前訓練されたモデルからの洞察に基づくものであり、セグメンテーションの取り組みの成果に新しいベンチマークを彫っている。 この研究の成果は、学術的な追求に伴う基礎の強化と、建物区分の分野における革新的応用による地平線の形成の両方に寄与する。

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