論文の概要: FOTBCD: A Large-Scale Building Change Detection Benchmark from French Orthophotos and Topographic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22596v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 05:42:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.256433
• Title: FOTBCD: A Large-Scale Building Change Detection Benchmark from French Orthophotos and Topographic Data
• Title（参考訳）: FOTBCD:フランスのオルソフォトと地形データから大規模建物変更検出ベンチマーク
• Authors: Abdelrrahman Moubane,
• Abstract要約: FOTBCD(英: FOTBCD)は、IGN Franceによって提供される、権威あるフランスのオルソフォトと地形的建築データから派生した大規模な建築変化検出データセットである。 フランス本土に28の部署があり、25の部署が訓練に使われ、3の部署が評価のために派遣されている。 データセットは、様々な都市、郊外、農村の環境を0.2m/ピクセル解像度でカバーしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce FOTBCD, a large-scale building change detection dataset derived from authoritative French orthophotos and topographic building data provided by IGN France. Unlike existing benchmarks that are geographically constrained to single cities or limited regions, FOTBCD spans 28 departments across mainland France, with 25 used for training and three geographically disjoint departments held out for evaluation. The dataset covers diverse urban, suburban, and rural environments at 0.2m/pixel resolution. We publicly release FOTBCD-Binary, a dataset comprising approximately 28,000 before/after image pairs with pixel-wise binary building change masks, each associated with patch-level spatial metadata. The dataset is designed for large-scale benchmarking and evaluation under geographic domain shift, with validation and test samples drawn from held-out departments and manually verified to ensure label quality. In addition, we publicly release FOTBCD-Instances, a publicly available instance-level annotated subset comprising several thousand image pairs, which illustrates the complete annotation schema used in the full instance-level version of FOTBCD. Using a fixed reference baseline, we benchmark FOTBCD-Binary against LEVIR-CD+ and WHU-CD, providing strong empirical evidence that geographic diversity at the dataset level is associated with improved cross-domain generalization in building change detection.
• Abstract（参考訳）: 提案するFOTBCDは,IGN Franceが提供した,権威あるフランス正方形写真と地形的建築データから得られた大規模建築変化検出データセットである。 地理的に単一都市や限られた地域に限定されている既存のベンチマークとは異なり、FOTBCDはフランス本土の28の部門にまたがっており、25の部門が訓練に使われ、3の部門が評価に使われていない。 データセットは、様々な都市、郊外、農村の環境を0.2m/ピクセル解像度でカバーしている。 FOTBCD-Binaryは,画像ペアの前後28,000枚と,パッチレベルの空間メタデータに関連する画素単位の2次構造変更マスクからなるデータセットである。 このデータセットは、地理的ドメインシフトの下での大規模なベンチマークと評価のために設計されており、保持された部門から得られた検証とテストサンプルと、ラベルの品質を保証するために手動で検証される。 さらに,数千のイメージペアからなるパブリックなインスタンスレベルのアノテーションサブセットであるFOTBCD-Instancesを公開し,FOTBCDの全インスタンスレベルバージョンで使用される完全なアノテーションスキーマを示す。 LEVIR-CD+ と WHU-CD に対して FOTBCD-Binary をベンチマークし,データセットレベルでの地理的多様性が構造変化検出におけるクロスドメインの一般化に結びついていることを示す。

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