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/2405.04634v3
- Date: Mon, 5 Aug 2024 17:53:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 22:45:03.954585
- 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。
関連論文リスト
- MMScan: A Multi-Modal 3D Scene Dataset with Hierarchical Grounded Language Annotations [55.022519020409405]
本稿では,マルチモーダルな3Dシーンデータセットと階層型言語アノテーションを用いたベンチマーク,MMScanを構築した。
結果として得られたマルチモーダルな3Dデータセットは、109kオブジェクトと7.7kリージョン上の1.4Mメタアノテーション付きキャプションと、3Dビジュアルグラウンドと質問応答ベンチマークのための3.04M以上の多様なサンプルを含んでいる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-13T17:59:30Z) - UAVD4L: A Large-Scale Dataset for UAV 6-DoF Localization [14.87295056434887]
局所化のための大規模6-DoF UAVデータセット(UAVD4L)を提案する。
オフライン合成データ生成とオンラインビジュアルローカライゼーションからなる2段階6-DoFローカライゼーションパイプライン(UAVLoc)を開発した。
新しいデータセットの結果は,提案手法の有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T15:19:21Z) - FLAIR: a Country-Scale Land Cover Semantic Segmentation Dataset From
Multi-Source Optical Imagery [4.9687851703152806]
本稿では,フランス国立地理学林情報研究所 (IGN) の広範なデータセットであるFLAIR (Aerospace ImageRy) のフレンチランドカバーを紹介する。
FLAIRは、地上サンプル距離20cmの高解像度空中画像と、正確な土地被覆分類のための200億以上の個別ラベル付きピクセルを含んでいる。
このデータセットは、光学衛星時系列からの時間的・スペクトル的なデータも統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-20T07:55:12Z) - LargeST: A Benchmark Dataset for Large-Scale Traffic Forecasting [65.71129509623587]
道路交通予測はスマートシティのイニシアチブにおいて重要な役割を担い、ディープラーニングの力によって大きな進歩を遂げている。
しかし、現在の公開データセットで達成される有望な結果は、現実的なシナリオには適用できないかもしれない。
カリフォルニアで合計8,600のセンサーと5年間の時間カバレッジを含む、LargeSTベンチマークデータセットを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-14T05:48:36Z) - Navya3DSeg -- Navya 3D Semantic Segmentation Dataset & split generation
for autonomous vehicles [63.20765930558542]
3Dセマンティックデータは、障害物検出やエゴ-車両の局所化といった中核的な認識タスクに有用である。
そこで我々は,大規模生産段階の運用領域に対応する多様なラベル空間を持つ新しいデータセットであるNavala 3D(Navya3DSeg)を提案する。
ラベルのない23のラベル付きシーケンスと25の補足シーケンスが含まれており、ポイントクラウド上の自己教師付きおよび半教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションベンチマークを探索するために設計された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-16T13:41:19Z) - SensatUrban: Learning Semantics from Urban-Scale Photogrammetric Point
Clouds [52.624157840253204]
センサットウルバン(SensatUrban)は、イギリスの3都市から収集された7.6km2の30億点近くからなる、都市規模のUAV測光点クラウドデータセットである。
データセットの各ポイントは、粒度の細かいセマンティックアノテーションでラベル付けされ、その結果、既存の最大のフォトグラムポイントクラウドデータセットの3倍の大きさのデータセットが生成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-12T14:48:11Z) - Towards Semantic Segmentation of Urban-Scale 3D Point Clouds: A Dataset,
Benchmarks and Challenges [52.624157840253204]
我々は、30億点近い注釈付きポイントを持つ都市規模の測光点クラウドデータセットを提示する。
私たちのデータセットは、イギリスの3つの都市からなり、都市の景観の約7.6km2をカバーしています。
我々は,データセット上での最先端アルゴリズムの性能を評価し,その結果を包括的に分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-07T14:47:07Z) - Campus3D: A Photogrammetry Point Cloud Benchmark for Hierarchical
Understanding of Outdoor Scene [76.4183572058063]
複数の屋外シーン理解タスクに対して,リッチな注釈付き3Dポイントクラウドデータセットを提案する。
データセットは階層型ラベルとインスタンスベースのラベルの両方でポイントワイズアノテートされている。
本稿では,3次元点雲分割のための階層的学習問題を定式化し,様々な階層間の整合性を評価することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-11T19:10:32Z) - DALES: A Large-scale Aerial LiDAR Data Set for Semantic Segmentation [8.486713415198972]
我々は,5億点以上の手札を持つ大規模LiDARデータセットであるDayton Annotated LiDAR Earth Scan (DALES)データセットを提示する。
DALESは400倍以上の点数と6倍の分解能を持つ、最も広く公開されているALSデータセットである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-14T20:05:28Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。