論文の概要: Rebuild City Buildings from Off-Nadir Aerial Images with Offset-Building Model (OBM)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16717v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 15:44:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 13:51:31.525164
• Title: Rebuild City Buildings from Off-Nadir Aerial Images with Offset-Building Model (OBM)
• Title（参考訳）: オフセットビルディングモデル(OBM)によるオフナディア航空画像からの都市ビルの再建
• Authors: Kai Li, Yupeng Deng, Yunlong Kong, Diyou Liu, Jingbo Chen, Yu Meng, Junxian Ma
• Abstract要約: 本稿では,対話型トランスフォーマーモデルとプロンプトエンコーダを組み合わせることで,ビルのセグメンテーションを正確に抽出する手法を提案する。 ROAMと呼ばれる強力なモジュールは、屋根とフットプリントのオフセットを予測するための一般的な問題のために調整された。 また,大規模ビルディングオフセットに適したDistance-NMSアルゴリズムを開発し,予測ビルディングオフセット角度と長さの精度を大幅に向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.1278832358904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate measurement of the offset from roof-to-footprint in very-high-resolution remote sensing imagery is crucial for urban information extraction tasks. With the help of deep learning, existing methods typically rely on two-stage CNN models to extract regions of interest on building feature maps. At the first stage, a Region Proposal Network (RPN) is applied to extract thousands of ROIs (Region of Interests) which will post-imported into a Region-based Convolutional Neural Networks (RCNN) to extract wanted information. However, because of inflexible RPN, these methods often lack effective user interaction, encounter difficulties in instance correspondence, and struggle to keep up with the advancements in general artificial intelligence. This paper introduces an interactive Transformer model combined with a prompt encoder to precisely extract building segmentation as well as the offset vectors from roofs to footprints. In our model, a powerful module, namely ROAM, was tailored for common problems in predicting roof-to-footprint offsets. We tested our model's feasibility on the publicly available BONAI dataset, achieving a significant reduction in Prompt-Instance-Level offset errors ranging from 14.6% to 16.3%. Additionally, we developed a Distance-NMS algorithm tailored for large-scale building offsets, significantly enhancing the accuracy of predicted building offset angles and lengths in a straightforward and efficient manner. To further validate the model's robustness, we created a new test set using 0.5m remote sensing imagery from Huizhou, China, for inference testing. Our code, training methods, and the updated dataset will be accessable at https://github.com/likaiucas.
• Abstract（参考訳）: 超高解像度リモートセンシング画像における屋根から足へのオフセットの正確な測定は,都市情報抽出タスクにおいて重要である。 ディープラーニングの助けを借りて、既存の手法は2段階のCNNモデルを使って特徴マップの構築に関心のある領域を抽出する。 第一段階では、地域提案ネットワーク(RPN)を適用して数千のROI(関心の領域)を抽出し、地域ベースの畳み込みニューラルネットワーク(RCNN)にポストインポートして所望の情報を抽出する。 しかし、柔軟性のないRPNのため、これらの手法には効果的なユーザインタラクションが欠如し、事例対応の困難に遭遇し、汎用人工知能の進歩に追随するのは難しい。 本稿では,対話型トランスフォーマーモデルとプロンプトエンコーダを組み合わせることで,屋根からフットプリントへのオフセットベクトルだけでなく,建物のセグメンテーションを正確に抽出する。 我々のモデルでは、屋根からフットプリントまでのオフセットの予測において一般的な問題に対して強力なモジュール、ROAMを調整した。 我々は,公開可能なbonaiデータセット上でのモデルの実現性をテストし,14.6%から16.3%までのプロンプトインスタンスレベルのオフセットエラーを大幅に削減した。 さらに,大規模ビルディングオフセットに適したDistance-NMSアルゴリズムを開発し,予測されたビルディングオフセット角度と長さの精度を,簡便かつ効率的に向上させた。 モデルの堅牢性をさらに検証するため,中国福州市から0.5mのリモートセンシング画像を用いて,推論テストのための新しいテストセットを構築した。 私たちのコード、トレーニングメソッド、更新されたデータセットはhttps://github.com/likaiucas.com/でアクセスできます。

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