論文の概要: LiDAR Remote Sensing Meets Weak Supervision: Concepts, Methods, and Perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18384v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 06:51:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:36:08.701062
- Title: LiDAR Remote Sensing Meets Weak Supervision: Concepts, Methods, and Perspectives
- Title（参考訳）: LiDARのリモートセンシング:コンセプト、方法論、展望
- Authors: Yuan Gao, Shaobo Xia, Pu Wang, Xiaohuan Xi, Sheng Nie, Cheng Wang,
- Abstract要約: 本総説では,LiDARの解釈と逆転の研究を行うために,弱教師付き学習視点を採用する。
我々は,最新の進歩を要約し,LiDARリモートセンシングにおける弱教師付き技術の開発と適用について概観し,今後の研究方向性について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.213116971476083
- License:
- Abstract: LiDAR (Light Detection and Ranging) enables rapid and accurate acquisition of three-dimensional spatial data, widely applied in remote sensing areas such as surface mapping, environmental monitoring, urban modeling, and forestry inventory. LiDAR remote sensing primarily includes data interpretation and LiDAR-based inversion. However, LiDAR interpretation typically relies on dense and precise annotations, which are costly and time-consuming. Similarly, LiDAR inversion depends on scarce supervisory signals and expensive field surveys for annotations. To address this challenge, weakly supervised learning has gained significant attention in recent years, with many methods emerging to tackle LiDAR remote sensing tasks using incomplete, inaccurate, and inexact annotations, as well as annotations from other domains. Existing review articles treat LiDAR interpretation and inversion as separate tasks. This review, for the first time, adopts a unified weakly supervised learning perspective to systematically examine research on both LiDAR interpretation and inversion. We summarize the latest advancements, provide a comprehensive review of the development and application of weakly supervised techniques in LiDAR remote sensing, and discuss potential future research directions in this field.
- Abstract（参考訳）: LiDAR(Light Detection and Ranging)は3次元空間データの迅速かつ正確な取得を可能にする。
LiDARリモートセンシングは主にデータ解釈とLiDARベースのインバージョンを含んでいる。
しかし、LiDARの解釈は通常、高コストで時間を要する高密度で正確なアノテーションに依存している。
同様に、LiDARのインバージョンは、アノテーションに対するわずかな監督信号と高価なフィールドサーベイに依存する。
この課題に対処するため、近年は弱い教師付き学習が注目されており、不完全、不正確、不正確なアノテーションや他のドメインからのアノテーションを使ってLiDARリモートセンシングタスクに取り組む多くの手法が登場している。
既存のレビュー記事では、LiDARの解釈と逆転を別のタスクとして扱う。
このレビューは、LiDARの解釈と逆変換の両方の研究を体系的に研究するために、弱教師付き学習の視点を初めて採用する。
我々は,最新の進歩を要約し,LiDARリモートセンシングにおける弱教師付き技術の開発と適用について概観し,今後の研究方向性について論じる。
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