論文の概要: GBSS:a global building semantic segmentation dataset for large-scale remote sensing building extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01178v1
• Date: Tue, 2 Jan 2024 12:13:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 13:59:30.297417
• Title: GBSS:a global building semantic segmentation dataset for large-scale remote sensing building extraction
• Title（参考訳）: gbss:大規模リモートセンシングビル抽出のためのグローバルビル意味セグメンテーションデータセット
• Authors: Yuping Hu, Xin Huang, Jiayi Li, Zhen Zhang
• Abstract要約: 我々は6大陸から116.9kのサンプル(約742kの建物)からなるグローバル・ビルディング・セマンティック・データセット(データセットを公開予定)を構築した。 サイズとスタイルの点で、ビルドサンプルには大きなバリエーションがあるため、セマンティックセグメンテーションモデルの構築の一般化と堅牢性を評価する上で、データセットはより難しいベンチマークになり得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.39943244036649
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation techniques for extracting building footprints from high-resolution remote sensing images have been widely used in many fields such as urban planning. However, large-scale building extraction demands higher diversity in training samples. In this paper, we construct a Global Building Semantic Segmentation (GBSS) dataset (The dataset will be released), which comprises 116.9k pairs of samples (about 742k buildings) from six continents. There are significant variations of building samples in terms of size and style, so the dataset can be a more challenging benchmark for evaluating the generalization and robustness of building semantic segmentation models. We validated through quantitative and qualitative comparisons between different datasets, and further confirmed the potential application in the field of transfer learning by conducting experiments on subsets.
• Abstract（参考訳）: 高分解能リモートセンシング画像から建物足跡を抽出するセマンティックセグメンテーション技術は,都市計画など多くの分野で広く利用されている。 しかし,大規模建築物の抽出にはトレーニングサンプルの多様性が要求される。 本稿では,グローバルビルディングセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス(GBSS)データセットを構築し,そのデータセットを6大陸から116.9kのサンプル(約742kの建物)から作成する。 サイズとスタイルの点で、ビルドサンプルには大きなバリエーションがあるため、セマンティックセグメンテーションモデルの構築の一般化と堅牢性を評価する上で、データセットはより難しいベンチマークになり得る。 我々は,異なるデータセット間の定量的および定性的な比較を通じて検証を行い,サブセットの実験を行い,伝達学習分野への応用の可能性を確認した。

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