論文の概要: Benchmarking Individual Tree Mapping with Sub-meter Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07981v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 08:21:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 15:06:13.113955
• Title: Benchmarking Individual Tree Mapping with Sub-meter Imagery
• Title（参考訳）: サブメートル画像を用いた個別ツリーマッピングのベンチマーク
• Authors: Dimitri Gominski, Ankit Kariryaa, Martin Brandt, Christian Igel, Sizhuo Li, Maurice Mugabowindekwe, Rasmus Fensholt
• Abstract要約: 我々は,任意の物理的環境において,個々の木マッピングに適した評価フレームワークを提案する。 異なるアプローチと深いアーキテクチャをレビューし比較し、セグメンテーションと検出のよい妥協であることを示す新しい手法を実験的に導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.907098367807166
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is a rising interest in mapping trees using satellite or aerial imagery, but there is no standardized evaluation protocol for comparing and enhancing methods. In dense canopy areas, the high variability of tree sizes and their spatial proximity makes it arduous to define the quality of the predictions. Concurrently, object-centric approaches such as bounding box detection usuallyperform poorly on small and dense objects. It thus remains unclear what is the ideal framework for individual tree mapping, in regards to detection and segmentation approaches, convolutional neural networks and transformers. In this paper, we introduce an evaluation framework suited for individual tree mapping in any physical environment, with annotation costs and applicative goals in mind. We review and compare different approaches and deep architectures, and introduce a new method that we experimentally prove to be a good compromise between segmentation and detection.
• Abstract（参考訳）: 衛星画像や空中画像を用いた木図作成への関心は高まっているが, 比較・拡張のための標準化された評価プロトコルは存在しない。 密林地帯では,木の大きさとその空間的近接性が高いため,予測の質を定義することは困難である。 同時に、バウンディングボックス検出のようなオブジェクト中心のアプローチは、通常、小さくて密度の高いオブジェクトに対して不十分に機能する。 したがって、検出とセグメンテーションアプローチ、畳み込みニューラルネットワーク、トランスフォーマーに関して、個々のツリーマッピングの理想的なフレームワークは、まだ不明である。 本稿では,アノテーションコストと適用目標を念頭に置いて,任意の物理環境における個々のツリーマッピングに適した評価フレームワークを提案する。 異なるアプローチとディープアーキテクチャをレビュー・比較し、セグメンテーションと検出の間に良い妥協点があることを実験的に証明する新しい手法を提案する。

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