論文の概要: Enhancing Polygonal Building Segmentation via Oriented Corners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12256v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 01:59:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 18:49:00.104116
• Title: Enhancing Polygonal Building Segmentation via Oriented Corners
• Title（参考訳）: 配向コーナーによる多角形建築物セグメンテーションの強化
• Authors: Mohammad Moein Sheikholeslami, Muhammad Kamran, Andreas Wichmann, Gunho Sohn,
• Abstract要約: 本稿では,入力画像から直接ポリゴンを抽出する,OriCornerNetという新しいディープ畳み込みニューラルネットワークを提案する。 我々のアプローチは、隣接する角への方向を示すフットプリントマスク、コーナー、配向ベクトルを予測できる深いモデルを含む。 SpaceNet VegasとCrowdAIの小さなデータセットで行った性能評価は、我々のアプローチの競争力を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832072
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing demand for high-resolution maps across various applications has underscored the necessity of accurately segmenting building vectors from overhead imagery. However, current deep neural networks often produce raster data outputs, leading to the need for extensive post-processing that compromises the fidelity, regularity, and simplicity of building representations. In response, this paper introduces a novel deep convolutional neural network named OriCornerNet, which directly extracts delineated building polygons from input images. Specifically, our approach involves a deep model that predicts building footprint masks, corners, and orientation vectors that indicate directions toward adjacent corners. These predictions are then used to reconstruct an initial polygon, followed by iterative refinement using a graph convolutional network that leverages semantic and geometric features. Our method inherently generates simplified polygons by initializing the refinement process with predicted corners. Also, including geometric information from oriented corners contributes to producing more regular and accurate results. Performance evaluations conducted on SpaceNet Vegas and CrowdAI-small datasets demonstrate the competitive efficacy of our approach compared to the state-of-the-art in building segmentation from overhead imagery.
• Abstract（参考訳）: 様々なアプリケーションにまたがる高解像度マップの需要が高まっているため、オーバヘッド画像からビルドベクターを正確に分割する必要がある。 しかし、現在のディープニューラルネットワークは、しばしばラスタデータ出力を生成するため、表現の忠実さ、規則性、単純さを損なう広範な後処理が必要である。 そこで本研究では,入力画像からポリゴンを直接抽出する,OriCornerNetという新しいディープ畳み込みニューラルネットワークを提案する。 具体的には、隣接する角への方向を示すフットプリントマスク、コーナー、方向ベクトルを推定するディープモデルを含む。 これらの予測は初期ポリゴンの再構成に使用され、続いて意味的特徴と幾何学的特徴を利用するグラフ畳み込みネットワークを用いて反復的に洗練される。 本手法は, 予測角の精製過程を初期化することにより, 単純化されたポリゴンを本質的に生成する。 また、配向角からの幾何学的情報を含むことにより、より規則的で正確な結果が得られる。 SpaceNet Vegas と CrowdAI の小さなデータセットで行った性能評価は,頭上画像からの建物セグメンテーションにおける最先端技術と比較して,我々のアプローチの競争力を示す。

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