論文の概要: ARCH2S: Dataset, Benchmark and Challenges for Learning Exterior Architectural Structures from Point Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01337v1
- Date: Mon, 3 Jun 2024 14:02:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 22:59:31.644658
- Title: ARCH2S: Dataset, Benchmark and Challenges for Learning Exterior Architectural Structures from Point Clouds
- Title(参考訳): ARCH2S: ポイントクラウドから外部構造を学ぶためのデータセット、ベンチマーク、課題
- Authors: Ka Lung Cheung, Chi Chung Lee,
- Abstract要約: 本稿では,セマンティックセグメンテーションのためのセマンティックモデルデータセットとベンチマークを提案する。
現実世界の建物の4つの異なる建築目的と、香港のオープンな建築景観を特徴としている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Precise segmentation of architectural structures provides detailed information about various building components, enhancing our understanding and interaction with our built environment. Nevertheless, existing outdoor 3D point cloud datasets have limited and detailed annotations on architectural exteriors due to privacy concerns and the expensive costs of data acquisition and annotation. To overcome this shortfall, this paper introduces a semantically-enriched, photo-realistic 3D architectural models dataset and benchmark for semantic segmentation. It features 4 different building purposes of real-world buildings as well as an open architectural landscape in Hong Kong. Each point cloud is annotated into one of 14 semantic classes.
- Abstract(参考訳): 建築構造物の精密なセグメンテーションは, 各種建築部品の詳細な情報を提供し, 建築環境に対する理解と相互作用を高める。
それでも、既存の屋外3Dポイントクラウドデータセットには、プライバシの懸念とデータ取得とアノテーションの高価なコストによる、アーキテクチャ外部に関する限定的で詳細なアノテーションがある。
この欠点を克服するために,本研究では,セマンティックセグメンテーションのためのセマンティック・セグメンテーションのためのセマンティック・モデル・データセットとベンチマークを提案する。
現実世界の建物の4つの異なる建築目的と、香港のオープンな建築景観を特徴としている。
各点クラウドは14のセマンティッククラスのうちの1つに注釈付けされる。
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