論文の概要: Towards general deep-learning-based tree instance segmentation models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02061v1
• Date: Fri, 3 May 2024 12:42:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 12:55:53.317115
• Title: Towards general deep-learning-based tree instance segmentation models
• Title（参考訳）: 総合的なディープラーニングに基づく木インスタンスセグメンテーションモデルに向けて
• Authors: Jonathan Henrich, Jan van Delden,
• Abstract要約: 木を分割する学習の可能性を示す深層学習法が提案されている。 文献で見られる7つの多様なデータセットを使用して、ドメインシフトの下での一般化能力に関する洞察を得る。 その結果, 針葉樹が支配するスパース点雲から決定的に支配する高分解能点雲への一般化が可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The segmentation of individual trees from forest point clouds is a crucial task for downstream analyses such as carbon sequestration estimation. Recently, deep-learning-based methods have been proposed which show the potential of learning to segment trees. Since these methods are trained in a supervised way, the question arises how general models can be obtained that are applicable across a wide range of settings. So far, training has been mainly conducted with data from one specific laser scanning type and for specific types of forests. In this work, we train one segmentation model under various conditions, using seven diverse datasets found in literature, to gain insights into the generalization capabilities under domain-shift. Our results suggest that a generalization from coniferous dominated sparse point clouds to deciduous dominated high-resolution point clouds is possible. Conversely, qualitative evidence suggests that generalization from high-resolution to low-resolution point clouds is challenging. This emphasizes the need for forest point clouds with diverse data characteristics for model development. To enrich the available data basis, labeled trees from two previous works were propagated to the complete forest point cloud and are made publicly available at https://doi.org/10.25625/QUTUWU.
• Abstract（参考訳）: 森林点雲からの個々の木々の分断は,炭素沈降推定などの下流分析にとって重要な課題である。 近年,木を分割する学習の可能性を示すディープラーニングに基づく手法が提案されている。 これらの手法は教師付き方式で訓練されているため、様々な設定に適用可能な一般的なモデルがどうやって得られるのかという疑問が生じる。 これまでのところ、トレーニングは主に特定のレーザー走査型と特定の種類の森林のデータを用いて行われてきた。 本研究では、文献に見られる7つの多様なデータセットを用いて、様々な条件下で1つのセグメンテーションモデルを訓練し、ドメインシフトの下での一般化能力に関する洞察を得る。 その結果, 針葉樹が支配するスパース点雲から決定的に支配する高分解能点雲への一般化が可能であることが示唆された。 逆に質的な証拠は、高解像度から低解像度の点雲への一般化が難しいことを示唆している。 これは、モデル開発に多様なデータ特性を持つフォレストポイントクラウドの必要性を強調している。 利用可能なデータ基盤を強化するため、以前の2つの作品のラベル付きツリーは完全な森林点クラウドに伝播され、https://doi.org/10.25625/QUTUWUで公開されている。

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