論文の概要: Efficient Terrain Stochastic Differential Efficient Terrain Stochastic Differential Equations for Multipurpose Digital Elevation Model Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01908v2
• Date: Sun, 24 Nov 2024 12:45:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:14:27.801619
• Title: Efficient Terrain Stochastic Differential Efficient Terrain Stochastic Differential Equations for Multipurpose Digital Elevation Model Restoration
• Title（参考訳）: 多目的ディジタル標高モデル復元のための効率的な地形確率微分方程式
• Authors: Tongtong Zhang, Zongcheng Zuo, Yuanxiang Li,
• Abstract要約: 効率的な測地微分方程式(ET-SDE)は、SDE進行によるDEM劣化をモデル化し、シミュレーションされた反転過程を通じて復元する。 実験により, ET-SDEは高精細度, 空隙充填, 遮音, およびそれらの組み合わせにおいて, 最先端の作業と比較して高い競争力を発揮することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793009
• License:
• Abstract: Digital Elevation Models (DEMs) are indispensable in the fields of remote sensing and photogrammetry, with their refinement and enhancement being critical for a diverse array of applications. Numerous methods have been developed for enhancing DEMs, but most of them concentrate on tackling specific tasks individually. This paper presents a unified generative model for multipurpose DEM restoration, diverging from the conventional approach that typically targets isolated tasks. We modify the mean-reverting stochastic differential equation, to generally refine the DEMs by conditioning on the learned terrain priors. The proposed Efficient Terrain Stochastic Differential Equation (ET-SDE) models DEM degradation through SDE progression and restores it via a simulated reversal process. Leveraging efficient submodules with lightweight channel attention, this adapted SDE boosts DEM quality and streamlines the training process. The experiments show that ET-SDE achieves highly competitive restoration performance on super-resolution, void filling, denoising, and their combinations, compared to the state-of-the-art work. In addition to its restoration capabilities, ET-SDE also demonstrates faster inference speeds and the capacity to generalize across various tasks, particularly for larger patches of DEMs.
• Abstract（参考訳）: DEM(Digital Elevation Models)は、リモートセンシングやフォトグラムメトリーの分野では不可欠であり、その洗練と強化は多様なアプリケーションに欠かせない。 DEMの強化のために多くの方法が開発されているが、そのほとんどは個別に特定のタスクに取り組むことに集中している。 本稿では,多目的DEM復元のための統一的生成モデルを提案する。 平均回帰確率微分方程式を修正し、学習した地形を条件付けすることで一般にDEMを洗練させる。 提案手法は、SDE進行によるDEM劣化をモデル化し、シミュレーションされた逆数過程により復元する。 軽量なチャネルアテンションを持つ効率的なサブモジュールを活用することで、SDEはDEMの品質を高め、トレーニングプロセスを合理化します。 実験により, ET-SDEは高精細度, 空隙充填, 遮音, およびそれらの組み合わせにおいて, 最先端の作業と比較して高い競争力を発揮することが示された。 ET-SDEはその復元機能に加えて、より高速な推論速度と様々なタスク、特に大きなDEMパッチに対する一般化能力も示している。

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