論文の概要: FRACTAL: An Ultra-Large-Scale Aerial Lidar Dataset for 3D Semantic Segmentation of Diverse Landscapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04634v1
• Date: Tue, 7 May 2024 19:37:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 15:54:51.504176
• Title: FRACTAL: An Ultra-Large-Scale Aerial Lidar Dataset for 3D Semantic Segmentation of Diverse Landscapes
• Title（参考訳）: FRACTAL: 横ランドスケープの3次元セマンティックセマンティックセグメンテーションのための超大規模空中ライダーデータセット
• Authors: Charles Gaydon, Michel Daab, Floryne Roche,
• Abstract要約: 我々は、TArgeted Landscapes (FRACTAL) データセットからFRench ALS Cloudsを提示する。 超大型のLidarデータセットで、7つのセマンティッククラスのための高品質なラベルを持つ10万個の高密度の雲で構成されている。 希少なクラスや挑戦的な風景を明示的に集中するサンプリングスキームによって空間的・意味的な多様性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mapping agencies are increasingly adopting Aerial Lidar Scanning (ALS) as a new tool to monitor territory and support public policies. Processing ALS data at scale requires efficient point classification methods that perform well over highly diverse territories. To evaluate them, researchers need large annotated Lidar datasets, however, current Lidar benchmark datasets have restricted scope and often cover a single urban area. To bridge this data gap, we present the FRench ALS Clouds from TArgeted Landscapes (FRACTAL) dataset: an ultra-large-scale aerial Lidar dataset made of 100,000 dense point clouds with high-quality labels for 7 semantic classes and spanning 250 km$^2$. FRACTAL is built upon France's nationwide open Lidar data. It achieves spatial and semantic diversity via a sampling scheme that explicitly concentrates rare classes and challenging landscapes from five French regions. It should support the development of 3D deep learning approaches for large-scale land monitoring. We describe the nature of the source data, the sampling workflow, the content of the resulting dataset, and provide an initial evaluation of segmentation performance using a performant 3D neural architecture.
• Abstract（参考訳）: マッピング機関は、領域を監視し、公共政策をサポートするための新しいツールとして、Aerial Lidar Scanning(ALS)をますます採用している。 ALSデータを大規模に処理するには、高度に多様な領域でよく機能する効率的なポイント分類方法が必要である。 それらを評価するには、研究者は大きな注釈付きLidarデータセットが必要であるが、現在のLidarベンチマークデータセットはスコープが制限されており、しばしば1つの都市領域をカバーする。 このデータギャップを埋めるために、FRench ALS Clouds from TArgeted Landscapes (FRACTAL) dataset: Ultra-large-scale air Lidar dataset of 100,000 dense point clouds with high-quality labels for 7 semantic class and spaning 250 km$^2$。 FRACTALはフランスの全国的オープンライダーデータに基づいて構築されている。 サンプリングスキームによって空間的・意味的な多様性を達成し、5つのフランス地域からの希少なクラスと挑戦的な景観を明示的に集中させる。 大規模土地モニタリングのための3次元深層学習手法の開発を支援する必要がある。 本稿では,ソースデータの性質,サンプリングワークフロー,得られたデータセットの内容について述べるとともに,実演型3Dニューラルアーキテクチャを用いたセグメンテーション性能の初期評価を行う。

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