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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19145v2
• Date: Sat, 18 Jan 2025 13:48:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 15:04:32.799783
• 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: 本稿では,BIMから実色と均一色でSPCを生成する手法を提案する。 PointNet、PointNet++、DGCNNなどのDLモデルの実験では、実際の色を持つSPC上でのモデル性能は、OAとmIoUの両方で8.2%以上の均一色を持つSPCよりも優れていた。
• 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: Deep learning (DL)-based point cloud segmentation is essential for understanding built environment. Despite synthetic point clouds (SPC) having the potential to compensate for data shortage, how synthetic color and mixing proportion impact DL-based segmentation remains a long-standing question. Therefore, this paper addresses this question with extensive experiments by introducing: 1) method to generate SPC with real colors and uniform colors from BIM, and 2) enhanced benchmarks for better performance evaluation. Experiments on DL models including PointNet, PointNet++, and DGCNN show that model performance on SPC with real colors outperforms that on SPC with uniform colors by 8.2 % + on both OA and mIoU. Furthermore, a higher than 70 % mixing proportion of SPC usually leads to better performance. And SPC can replace real ones to train a DL model for detecting large and flat building elements. Overall, this paper unveils the performance-improving mechanism of SPC and brings new insights to boost SPC's value (for building large models for point clouds).
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)ベースのポイントクラウドセグメンテーションは、構築された環境を理解する上で不可欠である。 合成点雲(SPC)はデータ不足を補う可能性があるが、合成色と混合比がDLベースのセグメンテーションにどのように影響するかは、長年の疑問である。 そこで,本稿では,この問題に対して,導入による広範な実験を行った。 1)BIMから実色と均一色でSPCを生成する方法、及び 2) 性能評価向上のためのベンチマークの強化。 PointNet、PointNet++、DGCNNなどのDLモデルの実験では、実際の色を持つSPC上でのモデル性能は、OAとmIoUの両方で8.2%以上の均一色を持つSPCよりも優れていた。 さらに、SPCの70%以上の混合割合は、通常、より良い性能をもたらす。 そして、SPCは実際のものを置き換えることで、大型で平らな建築要素を検出するためのDLモデルを訓練することができる。 本稿では,SPCの性能向上メカニズムを明らかにするとともに,SPCの価値を高めるための新たな洞察を提供する(ポイントクラウドのための大規模モデルの構築)。

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