Fugu-MT 論文翻訳(概要): PolyR-CNN: R-CNN for end-to-end polygonal building outline extraction

論文の概要: PolyR-CNN: R-CNN for end-to-end polygonal building outline extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14912v1
Date: Sat, 20 Jul 2024 15:48:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-23 20:09:56.892491
Title: PolyR-CNN: R-CNN for end-to-end polygonal building outline extraction
Title（参考訳）: PolyR-CNN: エンド・ツー・エンド多角形アウトライン抽出のためのR-CNN
Authors: Weiqin Jiao, Claudio Persello, George Vosselman,
Abstract要約: PolyR-CNNは、リモートセンシング画像から直接ベクトル化されたビルディングポリゴンとバウンディングボックスを予測するための効率的で完全に統合されたアプローチである。また,PolyR-CNNは最先端手法と比較して競争精度が高いことを示す。 CrowdAIデータセットで実施された実験によると、PolyR-CNNは平均精度79.2(AP)を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6616351977656307
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Polygonal building outline extraction has been a research focus in recent years. Most existing methods have addressed this challenging task by decomposing it into several subtasks and employing carefully designed architectures. Despite their accuracy, such pipelines often introduce inefficiencies during training and inference. This paper presents an end-to-end framework, denoted as PolyR-CNN, which offers an efficient and fully integrated approach to predict vectorized building polygons and bounding boxes directly from remotely sensed images. Notably, PolyR-CNN leverages solely the features of the Region of Interest (RoI) for the prediction, thereby mitigating the necessity for complex designs. Furthermore, we propose a novel scheme with PolyR-CNN to extract detailed outline information from polygon vertex coordinates, termed vertex proposal feature, to guide the RoI features to predict more regular buildings. PolyR-CNN demonstrates the capacity to deal with buildings with holes through a simple post-processing method on the Inria dataset. Comprehensive experiments conducted on the CrowdAI dataset show that PolyR-CNN achieves competitive accuracy compared to state-of-the-art methods while significantly improving computational efficiency, i.e., achieving 79.2 Average Precision (AP), exhibiting a 15.9 AP gain and operating 2.5 times faster and four times lighter than the well-established end-to-end method PolyWorld. Replacing the backbone with a simple ResNet-50, PolyR-CNN maintains a 71.1 AP while running four times faster than PolyWorld.
Abstract（参考訳）: 近年,多角形建築物のアウトライン抽出が研究の焦点となっている。既存のほとんどのメソッドは、これをいくつかのサブタスクに分解し、慎重に設計されたアーキテクチャを採用することで、この課題に対処してきた。その正確さにもかかわらず、これらのパイプラインはトレーニングと推論の間に非効率をもたらすことが多い。本稿では,ポリR-CNN(PolyR-CNN)と呼ばれるエンド・ツー・エンドのフレームワークを提案する。特に、PolyR-CNNは興味領域(RoI)の特徴のみを予測に利用しており、複雑な設計の必要性を軽減している。さらに,PolyR-CNNを用いて,ポリゴン頂点座標から詳細なアウトライン情報を抽出し,より規則的な建物を予測するためのRoI特徴を導出する手法を提案する。 PolyR-CNNは、Inriaデータセット上の単純な後処理を通じて、穴のある建物を扱う能力を示している。 CrowdAIデータセットで実施された総合的な実験によると、PolyR-CNNは最先端の手法と比較して競争精度が向上し、計算効率は79.2 Average Precision (AP) を著しく向上し、15.9 APのゲインを示し、確立されたエンドツーエンドのPolyWorldよりも2.5倍高速で4倍軽くなる。バックボーンを単純なResNet-50で置き換えると、PolyR-CNNは71.1 APを維持し、PolyWorldの4倍高速である。

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