論文の概要: ZAHA: Introducing the Level of Facade Generalization and the Large-Scale Point Cloud Facade Semantic Segmentation Benchmark Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04865v3
• Date: Mon, 11 Nov 2024 15:08:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:11:55.785348
• Title: ZAHA: Introducing the Level of Facade Generalization and the Large-Scale Point Cloud Facade Semantic Segmentation Benchmark Dataset
• Title（参考訳）: ZAHA: ファサード一般化レベルの導入と大規模ポイントクラウドファサードセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックベンチマークデータセット
• Authors: Olaf Wysocki, Yue Tan, Thomas Froech, Yan Xia, Magdalena Wysocki, Ludwig Hoegner, Daniel Cremers, Christoph Holst,
• Abstract要約: ファサードセマンティックセグメンテーションは、フォトグラムとコンピュータビジョンにおける長年の課題である。 本稿では,国際都市モデリング標準に基づく新しい階層型ファサードクラスであるLoFG(Level of Facade Generalization)を紹介する。 現在までに最大のセマンティック3Dファサードセグメンテーションデータセットであり、LoFG2とLoFG3の5クラスと15クラスで6100万のアノテートポイントを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.52622121269287
• License:
• Abstract: Facade semantic segmentation is a long-standing challenge in photogrammetry and computer vision. Although the last decades have witnessed the influx of facade segmentation methods, there is a lack of comprehensive facade classes and data covering the architectural variability. In ZAHA, we introduce Level of Facade Generalization (LoFG), novel hierarchical facade classes designed based on international urban modeling standards, ensuring compatibility with real-world challenging classes and uniform methods' comparison. Realizing the LoFG, we present to date the largest semantic 3D facade segmentation dataset, providing 601 million annotated points at five and 15 classes of LoFG2 and LoFG3, respectively. Moreover, we analyze the performance of baseline semantic segmentation methods on our introduced LoFG classes and data, complementing it with a discussion on the unresolved challenges for facade segmentation. We firmly believe that ZAHA shall facilitate further development of 3D facade semantic segmentation methods, enabling robust segmentation indispensable in creating urban digital twins.
• Abstract（参考訳）: ファサードセマンティックセグメンテーションは、フォトグラムとコンピュータビジョンにおける長年の課題である。 過去数十年間、ファサードセグメンテーションの手法が流入してきたのを目撃してきたが、アーキテクチャの多様性をカバーする包括的なファサードクラスとデータが欠如している。 ZAHAでは、国際都市モデリング標準に基づいて設計された新しい階層型ファサードクラスであるレベル・オブ・ファサード一般化(LoFG)を導入し、現実世界の挑戦的なクラスとの互換性を確保し、一様手法の比較を行う。 LoFGを実現するため、現在までに最大のセマンティック3Dファサードセグメンテーションデータセットを提供し、LoFG2とLoFG3の5と15のクラスで6100万のアノテートポイントを提供する。 さらに,導入したLoFGクラスとデータに対するベースラインセマンティックセマンティックセマンティクス手法の性能を解析し,ファサードセマンティクスの未解決課題を考察した。 我々は、ZAHAが3次元ファサードセマンティックセマンティックセマンティクスのさらなる発展を促進し、都市におけるデジタル双生児の創出に欠かせないロバストセマンティクスセマンティクスを可能にすると強く信じている。

関連論文リスト

• Image Segmentation in Foundation Model Era: A Survey [99.19456390358211]
  イメージセグメンテーションにおける現在の研究は、これらの進歩に関連する特徴、課題、解決策の詳細な分析を欠いている。 本調査は、FM駆動画像セグメンテーションを中心とした最先端の研究を徹底的にレビューすることで、このギャップを埋めようとしている。 現在の研究成果の広さを包括する,300以上のセグメンテーションアプローチの概要を概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T10:07:59Z)
• Frequency-based Matcher for Long-tailed Semantic Segmentation [22.199174076366003]
  我々は、比較的未探索なタスク設定、長い尾のセマンティックセマンティックセグメンテーション(LTSS)に焦点を当てる。 本稿では,セマンティックセグメンテーション手法と長鎖解の性能を示すために,二値評価システムを提案し,LTSSベンチマークを構築した。 また,1対1のマッチングによって過剰な圧縮問題を解決する周波数ベースのマーカであるLTSSを改善するトランスフォーマーベースのアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T09:57:56Z)
• Semantic Layering in Room Segmentation via LLMs [4.3154860982892425]
  SeLRoSは、Large Language Models (LLM) と従来の2次元マップベースのセグメンテーションを統合することによって、セマンティックルームセグメンテーションの高度な手法である。 セグメント化された各領域に関する複雑な情報を解釈し、整理する新しいフレームワークを提供する。 SeLRoSの有効性は30種類の異なる3D環境にまたがって検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T17:23:44Z)
• Harmonizing Base and Novel Classes: A Class-Contrastive Approach for Generalized Few-Shot Segmentation [78.74340676536441]
  本稿では,プロトタイプの更新を規制し,プロトタイプ間の距離を広くするために,クラス間のコントラスト損失とクラス関係損失を提案する。 提案手法は,PASCAL VOC および MS COCO データセット上での一般化された小ショットセグメンテーションタスクに対して,新しい最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T00:30:25Z)
• A Survey on Label-efficient Deep Segmentation: Bridging the Gap between Weak Supervision and Dense Prediction [115.9169213834476]
  本稿では,ラベル効率の高いセグメンテーション手法について概説する。 まず,様々な種類の弱いラベルによって提供される監督に従って,これらの手法を整理する分類法を開発する。 次に,既存のラベル効率のセグメンテーション手法を統一的な視点から要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T06:21:01Z)
• PSSNet: Planarity-sensible Semantic Segmentation of Large-scale Urban Meshes [3.058685580689605]
  テクスチャメッシュとして表現された3次元都市シーンを解釈するための,新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは2つのステップでセマンティックセグメンテーションを実現する: 計画性に敏感なオーバーセグメンテーションとセマンティックセグメンテーション。 我々のアプローチは、境界品質とIoU(組合間)の平均で最先端の手法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T14:16:10Z)
• HS3: Learning with Proper Task Complexity in Hierarchically Supervised Semantic Segmentation [81.87943324048756]
  本稿では,タスクの複雑さによって意味のある表現を学習するためのセグメンテーションネットワークの中間層を監督するトレーニングスキームである階層的意味論(Hierarchically Supervised Semantic,HS3)を提案する。 提案するHS3-Fuseフレームワークはセグメンテーション予測をさらに改善し、2つの大きなセグメンテーションベンチマークであるNYUD-v2とCityscapesで最先端の結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-03T16:33:29Z)
• Generalized Few-shot Semantic Segmentation [68.69434831359669]
  本稿では,GFS-Seg(Generalized Few-Shot Semantic)と呼ばれる新しいベンチマークを導入する。 GFS-セグにおいて、先行する最先端の一般化が不足していることを示す最初の研究である。 本研究では,1)支援サンプルから共起前の知識を活用すること,2)各クエリ画像の内容に基づいて条件付き情報に動的に拡張することにより,性能を著しく向上するコンテキスト認識型プロトタイプ学習(CAPL)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-11T10:13:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。