論文の概要: PBWR: Parametric Building Wireframe Reconstruction from Aerial LiDAR
Point Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12062v1
- Date: Sat, 18 Nov 2023 19:41:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 03:35:51.994831
- Title: PBWR: Parametric Building Wireframe Reconstruction from Aerial LiDAR
Point Clouds
- Title(参考訳): PBWR:空中LiDAR点雲からのワイヤーフレームのパラメトリック再構築
- Authors: Shangfeng Huang, Ruisheng Wang, Bo Guo, Hongxin Yang
- Abstract要約: 本稿では,空中LiDAR点雲から直接エッジを退避させる3次元ワイヤフレーム再構築手法を提案する。
本手法はParametric Building Wireframe Reconstruction (PBWR) と名付けられ, 空中LiDAR点雲と初期エッジエンティティを入力として利用する。
入力レベルのデータセットエッジ精度を約36%向上させるため,Building3Dデータセットの最先端結果を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.588028371034407
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we present an end-to-end 3D building wireframe reconstruction
method to regress edges directly from aerial LiDAR point clouds.Our method,
named Parametric Building Wireframe Reconstruction (PBWR), takes aerial LiDAR
point clouds and initial edge entities as input, and fully uses self-attention
mechanism of transformers to regress edge parameters without any intermediate
steps such as corner prediction. We propose an edge non-maximum suppression
(E-NMS) module based on edge similarityto remove redundant edges. Additionally,
a dedicated edge loss function is utilized to guide the PBWR in regressing
edges parameters, where simple use of edge distance loss isn't suitable. In our
experiments, we demonstrate state-of-the-art results on the Building3D dataset,
achieving an improvement of approximately 36% in entry-level dataset edge
accuracy and around 42% improvement in the Tallinn dataset.
- Abstract(参考訳): 本稿では,空中LiDAR点雲から直接エッジを回帰するエンド・ツー・エンドの3Dビルディングワイヤフレーム再構築手法を提案する。我々の手法はパラメトリックビルディングワイヤーフレーム再構成 (PBWR) と呼ばれ,空中LiDAR点雲と初期エッジエンティティを入力とし,変圧器の自己保持機構をコーナー予測などの中間ステップを使わずにエッジパラメータを回帰させる。
本稿では,エッジ類似性に基づくエッジ非最大抑圧(E-NMS)モジュールを提案する。
さらに、専用エッジロス関数を用いて、PBWRをエッジ距離ロスの簡単な使用が不適当な回帰エッジパラメータに導出する。
実験では,Building3Dデータセットの最先端結果を示し,エントリーレベルのデータセットエッジ精度が約36%向上し,Tallinnデータセットが約42%改善した。
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