論文の概要: LMSeg: A deep graph message-passing network for efficient and accurate semantic segmentation of large-scale 3D landscape meshes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04326v2
• Date: Wed, 10 Jul 2024 05:52:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-11 11:51:02.649306
• Title: LMSeg: A deep graph message-passing network for efficient and accurate semantic segmentation of large-scale 3D landscape meshes
• Title（参考訳）: LMSeg:大規模3次元ランドスケープメッシュの効率的かつ正確なセマンティックセグメンテーションのためのディープグラフメッセージパッシングネットワーク
• Authors: Zexian Huang, Kourosh Khoshelham, Gunditj Mirring Traditional Owners Corporation, Martin Tomko,
• Abstract要約: 本稿では,大規模3次元ランドスケープメッシュ上でのセマンティックセマンティックセグメンテーションを効率的かつ正確に行うために,エンドツーエンドのディープグラフメッセージパッシングネットワークであるLMSegを提案する。 偏心グラフの階層的および局所的なプーリングは、効果的な幾何集約モジュールとともに、小さく不規則なメッシュオブジェクトの高速な推論と正確なセグメンテーションを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.482371041476053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic segmentation of large-scale 3D landscape meshes is pivotal for various geospatial applications, including spatial analysis, automatic mapping and localization of target objects, and urban planning and development. This requires an efficient and accurate 3D perception system to understand and analyze real-world environments. However, traditional mesh segmentation methods face challenges in accurately segmenting small objects and maintaining computational efficiency due to the complexity and large size of 3D landscape mesh datasets. This paper presents an end-to-end deep graph message-passing network, LMSeg, designed to efficiently and accurately perform semantic segmentation on large-scale 3D landscape meshes. The proposed approach takes the barycentric dual graph of meshes as inputs and applies deep message-passing neural networks to hierarchically capture the geometric and spatial features from the barycentric graph structures and learn intricate semantic information from textured meshes. The hierarchical and local pooling of the barycentric graph, along with the effective geometry aggregation modules of LMSeg, enable fast inference and accurate segmentation of small-sized and irregular mesh objects in various complex landscapes. Extensive experiments on two benchmark datasets (natural and urban landscapes) demonstrate that LMSeg significantly outperforms existing learning-based segmentation methods in terms of object segmentation accuracy and computational efficiency. Furthermore, our method exhibits strong generalization capabilities across diverse landscapes and demonstrates robust resilience against varying mesh densities and landscape topologies.
• Abstract（参考訳）: 大規模3次元ランドスケープメッシュのセマンティックセグメンテーションは,空間解析や自動マッピング,対象物体の局所化,都市計画・開発など,様々な地理空間的応用において重要である。 これは、現実世界の環境を理解し分析するために、効率的で正確な3D認識システムを必要とする。 しかし、従来のメッシュセグメンテーション手法は、3Dスケープメッシュデータセットの複雑さと大きすぎるため、小さなオブジェクトを正確にセグメンテーションし、計算効率を維持するという課題に直面している。 本稿では,大規模3次元ランドスケープメッシュ上でのセマンティックセマンティックセグメンテーションを効率的かつ正確に行うために,エンドツーエンドのディープグラフメッセージパッシングネットワークであるLMSegを提案する。 提案手法は、メッシュのバリセントリックな双対グラフを入力とし、ディープメッセージパスニューラルネットワークを用いて、バリセントリックなグラフ構造から幾何学的および空間的特徴を階層的に捉え、テクスチャ化されたメッシュから複雑な意味情報を学習する。 偏心グラフの階層的および局所的なプーリングは、LMSegの効果的な幾何集約モジュールとともに、様々な複雑な風景において、小さくて不規則なメッシュオブジェクトの高速な推論と正確なセグメンテーションを可能にする。 2つのベンチマークデータセット(自然景観と都市景観)の大規模な実験により、LMSegは既存の学習ベースセグメンテーション手法よりも、オブジェクトセグメンテーションの精度と計算効率において著しく優れていることが示された。 さらに,本手法は多様な景観にまたがる強力な一般化能力を示し,メッシュ密度や景観トポロジに対する堅牢なレジリエンスを示す。

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