論文の概要: Enhancing Floor Plan Recognition: A Hybrid Mix-Transformer and U-Net Approach for Precise Wall Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02413v2
• Date: Tue, 09 Dec 2025 20:58:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.188049
• Title: Enhancing Floor Plan Recognition: A Hybrid Mix-Transformer and U-Net Approach for Precise Wall Segmentation
• Title（参考訳）: フロアプラン認識の強化: 高精度壁分割のためのハイブリッド・ミックス・トランスフォーマとU-Netアプローチ
• Authors: Dmitriy Parashchuk, Alexey Kapshitskiy, Yuriy Karyakin,
• Abstract要約: 本研究では,Mix-TransformerエンコーダとU-Netデコーダを組み合わせたハイブリッドニューラルネットワークMitUNetを紹介する。 我々の手法は精度とリコールのバランスを保ち、正確な境界回復を保証する。 CubiCasa5kデータセットと独自の地域データセットの実験は、構造的に正しいマスクを生成する上でのMitUNetの優位性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic 3D reconstruction of indoor spaces from 2D floor plans necessitates high-precision semantic segmentation of structural elements, particularly walls. However, existing methods often struggle with detecting thin structures and maintaining geometric precision. This study introduces MitUNet, a hybrid neural network combining a Mix-Transformer encoder and a U-Net decoder enhanced with spatial and channel attention blocks. Our approach, optimized with the Tversky loss function, achieves a balance between precision and recall, ensuring accurate boundary recovery. Experiments on the CubiCasa5k dataset and a proprietary regional dataset demonstrate MitUNet's superiority in generating structurally correct masks with high boundary accuracy, outperforming standard models. This tool provides a robust foundation for automated 3D reconstruction pipelines. To ensure reproducibility and facilitate future research, the source code and the proprietary regional dataset are publicly available at https://github.com/aliasstudio/mitunet and https://doi.org/10.5281/zenodo.17871079 respectively.
• Abstract（参考訳）: 2次元フロアプランからの室内空間の自動3次元再構成は, 構造要素, 特に壁面の高精度なセマンティックセグメンテーションを必要とする。 しかし、既存の手法は、しばしば薄い構造を検出し、幾何学的精度を維持するのに苦労する。 本研究では、Mix-Transformerエンコーダと空間およびチャネルアテンションブロックを拡張したU-Netデコーダを組み合わせたハイブリッドニューラルネットワークであるMitUNetを紹介する。 提案手法は, トヴェルスキー損失関数に最適化され, 精度とリコールのバランスを保ち, 正確な境界回復を保証する。 CubiCasa5kデータセットとプロプライエタリな地域データセットの実験は、MitUNetが構造的に正しいマスクを高い境界精度で生成し、標準モデルより優れていることを示す。 このツールは、自動化された3D再構築パイプラインのための堅牢な基盤を提供する。 再現性を確保し、将来の研究を容易にするため、ソースコードとプロプライエタリな地域データセットはそれぞれhttps://github.com/aliasstudio/mitunetとhttps://doi.org/10.5281/zenodo.17871079で公開されている。

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