論文の概要: Impact of color and mixing proportion of synthetic point clouds on semantic segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19145v1
• Date: Thu, 26 Dec 2024 09:58:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 21:44:05.105171
• Title: Impact of color and mixing proportion of synthetic point clouds on semantic segmentation
• Title（参考訳）: 合成点雲の色と混合比が意味的セグメンテーションに及ぼす影響
• Authors: Shaojie Zhou, Jia-Rui Lin, Peng Pan, Yuandong Pan, Ioannis Brilakis,
• Abstract要約: 本研究では,合成点雲の色と混合比がセマンティックセグメンテーションにどのように影響するかを系統的に検討した。 実験の結果、合成色はモデル性能に大きく影響し、純粋なRealSPCでトレーニングされたモデルの一般的なコンポーネントのパフォーマンスは、実際のデータを持つモデルに匹敵することがわかった。 床、天井、壁といった大きな平らな要素では、SPCはモデル性能を損なうことなく、実点雲を置き換えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49023448425760774
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Semantic segmentation of point clouds is essential for understanding the built environment, and a large amount of high-quality data is required for training deep learning models. Despite synthetic point clouds (SPC) having the potential to compensate for the shortage of real data, how to exploit the benefits of SPC is still open. Therefore, this study systematically investigates how color and mixing proportion of SPC impact semantic segmentation for the first time. First, a new method to mimic the scanning process and generate SPC based on BIM is proposed, to create a synthetic dataset with consistent colors of BIM (UniSPC) and a synthetic dataset with real colors (RealSPC) respectively. Subsequently, by integrating with the S3DIS dataset, further experiments on PointNet, PointNet++, and DGCNN are conducted. Meanwhile, benchmark experiments and new evaluation metrics are introduced to better evaluate the performance of different models. Experiments show that synthetic color significantly impacts model performance, the performance for common components of the models trained with pure RealSPC is comparable to models with real data, and RealSPC contributes average improvements of 14.1% on overall accuracy and 7.3% on mIoU than UniSPC. Furthermore, the proportion of SPC also has a significant impact on the performance. In mixing training experiments, adding more than 70% SPC achieves an average of 3.9% on overall accuracy and 3.4% on mIoU better than benchmark on three models. It is also revealed that for large flat elements such as floors, ceilings, and walls, the SPC can even replace real point clouds without compromising model performance.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドのセマンティックセグメンテーションは構築された環境を理解するために不可欠であり、ディープラーニングモデルのトレーニングには大量の高品質なデータが必要である。 合成点雲(SPC)は、実際のデータの不足を補う可能性があるが、SPCの利点を利用する方法はまだオープンである。 そこで本研究では,SPCのセマンティックセマンティックセグメンテーションにおける色と混合の割合を初めて体系的に検討した。 まず,BIM(UniSPC)と実色(RealSPC)の一貫性のある合成データセットを作成するために,BIMに基づくスキャンプロセスとSPCを生成する新しい手法を提案する。 その後、S3DISデータセットとの統合により、PointNet、PointNet++、DGCNNに関するさらなる実験が行われる。 一方、異なるモデルの性能をよりよく評価するために、ベンチマーク実験と新しい評価指標が導入された。 実験の結果、合成色はモデル性能に大きな影響を及ぼし、純粋なRealSPCでトレーニングされたモデルの一般的なコンポーネントのパフォーマンスは、実際のデータを持つモデルに匹敵し、RealSPCは全体の精度で平均14.1%、UniSPCよりもmIoUで7.3%向上している。 さらに、SPCの割合もパフォーマンスに大きな影響を与えます。 トレーニング実験では、70%以上のSPCを追加すると、全体の精度が平均3.9%、mIoUが3つのモデルのベンチマークよりも3.4%向上する。 また,床,天井,壁などの大きな平らな要素に対して,SPCはモデル性能を損なうことなく,実点雲を置き換えることができることを明らかにした。

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