論文の概要: Mapping Semantic Segmentation to Point Clouds Using Structure from Motion for Forest Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10751v1
• Date: Thu, 15 May 2025 23:34:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:13.771764
• Title: Mapping Semantic Segmentation to Point Clouds Using Structure from Motion for Forest Analysis
• Title（参考訳）: 森林解析のための運動構造を用いた点雲へのセマンティックセグメンテーションのマッピング
• Authors: Francisco Raverta Capua, Pablo De Cristoforis,
• Abstract要約: 本研究では,森林環境のセマンティックな分節点雲を生成するための新しいパイプラインを提案する。 多様な森林景観のリアルなRGB画像とそれに対応するセマンティックセグメンテーションマスクを生成する。 結果として得られるポイントクラウドは、幾何学的および意味的な詳細の両方を提供し、ディープラーニングモデルをトレーニングし評価するための貴重なリソースを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although the use of remote sensing technologies for monitoring forested environments has gained increasing attention, publicly available point cloud datasets remain scarce due to the high costs, sensor requirements, and time-intensive nature of their acquisition. Moreover, as far as we are aware, there are no public annotated datasets generated through Structure From Motion (SfM) algorithms applied to imagery, which may be due to the lack of SfM algorithms that can map semantic segmentation information into an accurate point cloud, especially in a challenging environment like forests. In this work, we present a novel pipeline for generating semantically segmented point clouds of forest environments. Using a custom-built forest simulator, we generate realistic RGB images of diverse forest scenes along with their corresponding semantic segmentation masks. These labeled images are then processed using modified open-source SfM software capable of preserving semantic information during 3D reconstruction. The resulting point clouds provide both geometric and semantic detail, offering a valuable resource for training and evaluating deep learning models aimed at segmenting real forest point clouds obtained via SfM.
• Abstract（参考訳）: 森林環境を監視するためのリモートセンシング技術の利用が注目されているが、高コスト、センサー要件、時間集約的な買収の性質のために、公開可能なポイントクラウドデータセットは依然として不足している。 さらに、私たちが認識している限り、画像に適用されたStructure From Motion (SfM)アルゴリズムによって生成されたパブリックな注釈付きデータセットは存在しない。 本研究では,森林環境を意味的に区分した点群を生成するための新しいパイプラインを提案する。 カスタマイズされた森林シミュレーターを用いて、多様な森林シーンのリアルなRGB画像とそれに対応するセマンティックセグメンテーションマスクを生成する。 これらのラベル付き画像は、3D再構成時に意味情報を保存できる改良されたオープンソースSfMソフトウェアを用いて処理される。 結果として得られるポイントクラウドは、幾何学的および意味的な詳細の両方を提供し、SfMを介して取得した実際のフォレストポイントクラウドのセグメンテーションを目的としたディープラーニングモデルをトレーニングし評価するための貴重なリソースを提供する。

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