論文の概要: ForestFormer3D: A Unified Framework for End-to-End Segmentation of Forest LiDAR 3D Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16991v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 13:39:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.466067
• Title: ForestFormer3D: A Unified Framework for End-to-End Segmentation of Forest LiDAR 3D Point Clouds
• Title（参考訳）: ForestFormer3D:フォレストLiDAR3D点雲のエンドツーエンドセグメンテーションのための統一フレームワーク
• Authors: Binbin Xiang, Maciej Wielgosz, Stefano Puliti, Kamil Král, Martin Krůček, Azim Missarov, Rasmus Astrup,
• Abstract要約: ForestFormer3Dは、個々のツリーとセマンティックセグメンテーションを正確に記述するための、新しい統合およびエンドツーエンドのフレームワークである。 本モデルでは,新たに導入されたFOOR-instanceV2データセットを用いて,個々の木分割の最先端性能を実現する。 FOR-instanceV2データセットとForestFormer3Dコードは近くリリースされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06282171844772422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The segmentation of forest LiDAR 3D point clouds, including both individual tree and semantic segmentation, is fundamental for advancing forest management and ecological research. However, current approaches often struggle with the complexity and variability of natural forest environments. We present ForestFormer3D, a new unified and end-to-end framework designed for precise individual tree and semantic segmentation. ForestFormer3D incorporates ISA-guided query point selection, a score-based block merging strategy during inference, and a one-to-many association mechanism for effective training. By combining these new components, our model achieves state-of-the-art performance for individual tree segmentation on the newly introduced FOR-instanceV2 dataset, which spans diverse forest types and regions. Additionally, ForestFormer3D generalizes well to unseen test sets (Wytham woods and LAUTx), showcasing its robustness across different forest conditions and sensor modalities. The FOR-instanceV2 dataset and the ForestFormer3D code will be released soon.
• Abstract（参考訳）: 森林管理と生態学研究の進展には, 個々の木と意味区分を含む森林のLiDAR 3D点雲のセグメンテーションが不可欠である。 しかし、現在のアプローチは自然の森林環境の複雑さと変動性に悩まされることが多い。 ForestFormer3Dは、正確に個々のツリーとセマンティックセグメンテーションのために設計された、新しい統一およびエンドツーエンドのフレームワークである。 ForestFormer3Dには、ISA誘導クエリポイントの選択、推論中のスコアベースのブロックマージ戦略、効果的なトレーニングのための1対多のアソシエーションメカニズムが組み込まれている。 これらの新たなコンポーネントを組み合わせることで,森林タイプや地域にまたがる新しいFord-instanceV2データセット上で,個々の木のセグメンテーションの最先端性能を実現することができる。 さらに、フォレストホルダー3Dは目に見えないテストセット(ワイサム・ウッズとLAUTx)を一般化し、その頑丈さを様々な森林条件とセンサーのモードで示す。 FOR-instanceV2データセットとForestFormer3Dコードは近くリリースされる。

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