論文の概要: Pix2Poly: A Sequence Prediction Method for End-to-end Polygonal Building Footprint Extraction from Remote Sensing Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07899v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 20:10:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:01:26.738739
• Title: Pix2Poly: A Sequence Prediction Method for End-to-end Polygonal Building Footprint Extraction from Remote Sensing Imagery
• Title（参考訳）: Pix2Poly:リモートセンシング画像からの終端多角形建物の足跡抽出のためのシーケンス予測手法
• Authors: Yeshwanth Kumar Adimoolam, Charalambos Poullis, Melinos Averkiou,
• Abstract要約: Pix2Polyは、リンググラフ形式で明示的な高品質なビルディングフットプリントを直接生成できる、エンドツーエンドのトレーニング可能で微分可能なディープニューラルネットワークである。 従来のグラフ学習手法と比較して,我々は,複雑で計算集約的な損失関数や複雑なトレーニングパイプラインを必要とせず,高品質な建築フットプリントと道路ネットワークを抽出する,真にエンドツーエンドのトレーニング可能なアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.867517731896504
• License:
• Abstract: Extraction of building footprint polygons from remotely sensed data is essential for several urban understanding tasks such as reconstruction, navigation, and mapping. Despite significant progress in the area, extracting accurate polygonal building footprints remains an open problem. In this paper, we introduce Pix2Poly, an attention-based end-to-end trainable and differentiable deep neural network capable of directly generating explicit high-quality building footprints in a ring graph format. Pix2Poly employs a generative encoder-decoder transformer to produce a sequence of graph vertex tokens whose connectivity information is learned by an optimal matching network. Compared to previous graph learning methods, ours is a truly end-to-end trainable approach that extracts high-quality building footprints and road networks without requiring complicated, computationally intensive raster loss functions and intricate training pipelines. Upon evaluating Pix2Poly on several complex and challenging datasets, we report that Pix2Poly outperforms state-of-the-art methods in several vector shape quality metrics while being an entirely explicit method. Our code is available at https://github.com/yeshwanth95/Pix2Poly.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングデータから建築フットプリントのポリゴンを抽出することは、再建、ナビゲーション、マッピングなどの都市理解作業に不可欠である。 この地域では大きな進歩があったが、正確な多角形の建物の足跡を抽出することは未解決の問題である。 本稿では,注目に基づくエンドツーエンドのトレーニング可能かつ識別可能なディープニューラルネットワークであるPix2Polyについて紹介する。 Pix2Polyは生成エンコーダ・デコーダ変換器を用いて、最適マッチングネットワークによって接続情報が学習されるグラフ頂点トークンのシーケンスを生成する。 従来のグラフ学習手法と比較して,我々は,複雑で計算集約的なラスタ損失関数や複雑なトレーニングパイプラインを必要とせず,高品質な建築フットプリントと道路ネットワークを抽出する,真にエンドツーエンドのトレーニング可能なアプローチである。 Pix2Polyを複数の複雑で困難なデータセットで評価すると、Pix2Polyは、完全に明示的な手法であると同時に、いくつかのベクトル形状の品質指標において最先端の手法よりも優れていると報告する。 私たちのコードはhttps://github.com/yeshwanth95/Pix2Poly.comから入手可能です。

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