論文の概要: Advancing the Understanding of Fine-Grained 3D Forest Structures using Digital Cousins and Simulation-to-Reality: Methods and Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03637v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 09:12:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:49:30.759264
• Title: Advancing the Understanding of Fine-Grained 3D Forest Structures using Digital Cousins and Simulation-to-Reality: Methods and Datasets
• Title（参考訳）: デジタル・クーシンとシミュレーション・トゥ・リアルによる細粒3次元森林構造の理解の促進:方法とデータセット
• Authors: Jing Liu, Duanchu Wang, Haoran Gong, Chongyu Wang, Jihua Zhu, Di Wang,
• Abstract要約: Boreal3Dは世界最大のフォレストポイントクラウドデータセットである。 1000の非常に現実的で構造的な森林区画を含んでいる。 合成データに基づいて事前訓練されたモデルは、実際の森林データセットに適用した場合のパフォーマンスを著しく向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.813305272984978
• License:
• Abstract: Understanding and analyzing the spatial semantics and structure of forests is essential for accurate forest resource monitoring and ecosystem research. However, the lack of large-scale and annotated datasets has limited the widespread use of advanced intelligent techniques in this field. To address this challenge, a fully automated synthetic data generation and processing framework based on the concepts of Digital Cousins and Simulation-to-Reality (Sim2Real) is proposed, offering versatility and scalability to any size and platform. Using this process, we created the Boreal3D, the world's largest forest point cloud dataset. It includes 1000 highly realistic and structurally diverse forest plots across four different platforms, totaling 48,403 trees and over 35.3 billion points. Each point is labeled with semantic, instance, and viewpoint information, while each tree is described with structural parameters such as diameter, crown width, leaf area, and total volume. We designed and conducted extensive experiments to evaluate the potential of Boreal3D in advancing fine-grained 3D forest structure analysis in real-world applications. The results demonstrate that with certain strategies, models pre-trained on synthetic data can significantly improve performance when applied to real forest datasets. Especially, the findings reveal that fine-tuning with only 20% of real-world data enables the model to achieve performance comparable to models trained exclusively on entire real-world data, highlighting the value and potential of our proposed framework. The Boreal3D dataset, and more broadly, the synthetic data augmentation framework, is poised to become a critical resource for advancing research in large-scale 3D forest scene understanding and structural parameter estimation.
• Abstract（参考訳）: 森林資源の正確なモニタリングと生態系研究には,森林の空間的意味と構造を理解し,分析することが不可欠である。 しかし、大規模および注釈付きデータセットの欠如により、この分野における高度なインテリジェントな技術の普及が制限されている。 この課題に対処するために、デジタル・クーシンとシミュレーション・トゥ・リアリティ(Sim2Real)の概念に基づく完全自動化された合成データ生成および処理フレームワークが提案され、任意のサイズやプラットフォームに対して汎用性とスケーラビリティを提供する。 このプロセスを使用して、世界最大の森林点クラウドデータセットであるBoreal3Dを作成しました。 4つのプラットフォームにまたがる1000の非常に現実的で構造的に多様な森林プロットがあり、合計で48,403本、35.3億点を超える。 各点に意味、例、視点情報をラベル付けし、各木に直径、冠幅、葉面積、総容積などの構造パラメータを記述する。 実世界の3次元森林構造解析におけるボレアル3Dの可能性を評価するために, 広範囲な実験を設計, 実施した。 その結果、特定の戦略により、合成データに事前訓練されたモデルは、実際の森林データセットに適用した場合、性能を著しく向上させることができることが示された。 特に,実世界のデータ量のわずか20%の微調整により,提案するフレームワークの価値と可能性を強調することで,実世界のデータに限定してトレーニングしたモデルに匹敵するパフォーマンスを実現することができた。 Boreal3Dデータセットは、より広範に、合成データ拡張フレームワークであり、大規模3D森林景観理解と構造パラメータ推定の研究を進めるための重要なリソースとなる。

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