論文の概要: Forest Inspection Dataset for Aerial Semantic Segmentation and Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06621v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 11:26:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 19:24:27.889704
• Title: Forest Inspection Dataset for Aerial Semantic Segmentation and Depth Estimation
• Title（参考訳）: 航空セマンティックセグメンテーションのための森林検査データセットと深さ推定
• Authors: Bianca-Cerasela-Zelia Blaga and Sergiu Nedevschi
• Abstract要約: 森林調査のための大規模航空データセットを新たに導入する。 現実世界と仮想的な自然環境の記録も含んでいる。 地域の森林破壊度を評価するための枠組みを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.635604919499181
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans use UAVs to monitor changes in forest environments since they are lightweight and provide a large variety of surveillance data. However, their information does not present enough details for understanding the scene which is needed to assess the degree of deforestation. Deep learning algorithms must be trained on large amounts of data to output accurate interpretations, but ground truth recordings of annotated forest imagery are not available. To solve this problem, we introduce a new large aerial dataset for forest inspection which contains both real-world and virtual recordings of natural environments, with densely annotated semantic segmentation labels and depth maps, taken in different illumination conditions, at various altitudes and recording angles. We test the performance of two multi-scale neural networks for solving the semantic segmentation task (HRNet and PointFlow network), studying the impact of the various acquisition conditions and the capabilities of transfer learning from virtual to real data. Our results showcase that the best results are obtained when the training is done on a dataset containing a large variety of scenarios, rather than separating the data into specific categories. We also develop a framework to assess the deforestation degree of an area.
• Abstract（参考訳）: 人間はUAVを使って森林環境の変化を監視します。 しかし,森林破壊の程度を評価するのに必要な状況を理解するには,これらの情報は不十分である。 深層学習アルゴリズムは、正確な解釈を出力するために大量のデータに基づいて訓練する必要があるが、注釈付き森林画像の真実記録は利用できない。 そこで本研究では,自然環境の実世界記録と仮想記録の両方を含む森林調査用大規模空中データセットを,異なる照明条件において異なる高度と記録角度で,密に注釈付き意味セグメンテーションラベルと深度マップを用いて紹介する。 セマンティクスセグメンテーションタスク(hrnetとpointflow network)を解決するために、2つのマルチスケールニューラルネットワークの性能をテストし、様々な獲得条件の影響と、仮想データから実データへの学習能力について検討した。 以上の結果から,トレーニングの結果は,データを特定のカテゴリに分割するのではなく,多種多様なシナリオを含むデータセット上で得られることが判明した。 また,森林破壊の程度を評価する枠組みも開発している。

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