論文の概要: ShadeBench: A Benchmark Dataset for Building Shade Simulation in Sustainable Society

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20510v1
• Date: Tue, 19 May 2026 21:28:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.385564
• Title: ShadeBench: A Benchmark Dataset for Building Shade Simulation in Sustainable Society
• Title（参考訳）: ShadeBench: 持続可能な社会におけるシェードシミュレーション構築のためのベンチマークデータセット
• Authors: Longchao Da, Mithun Shivakoti, Xiangrui Liu, T Pranav Kutralingam, Yezhou Yang, Hua Wei,
• Abstract要約: ShadeBenchは、都市シェード理解のための包括的なデータセットとベンチマークである。 このマルチモーダルデータセットに基づいて構築されたShadeBenchは,シェード生成やシェードセグメンテーション,3Dビルディング再構築など,さまざまなダウンストリームタスクをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.44820766374578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Urban heat exposure is becoming an increasingly critical challenge due to the intensifying urban heat island effect. Fine-grained shade patterns, especially those induced by urban buildings, strongly influence pedestrians' thermal exposure and outdoor activity planning. However, accurately modeling and analyzing urban shade at scale remains difficult because of the lack of large-scale datasets and systematic evaluation frameworks. To address this challenge, we present ShadeBench, a comprehensive dataset and benchmark for urban shade understanding. ShadeBench contains geographically diverse urban scenes with temporally varying simulated shade maps and textual descriptions, together with aligned satellite imagery, building skeleton representations, and 3D building meshes. Built upon this multimodal dataset, ShadeBench supports a range of downstream tasks, including shade generation, shade segmentation, and 3D building reconstruction. We further establish standardized evaluation protocols and baseline methods for these tasks. By enabling scalable and fine-grained shade analysis, ShadeBench provides a foundation for data-driven urban climate research and supports future studies in heat-resilient urban planning and decision-making. The code and dataset are publicly available at https://darl-genai.github.io/shadebench/.
• Abstract（参考訳）: 都市熱島効果の増大により、都市熱暴露はますます重要な課題になりつつある。 特に都会の建物によって引き起こされたきめ細かい陰影パターンは、歩行者の熱暴露と屋外活動計画に強く影響を及ぼす。 しかし、大規模なデータセットや体系的な評価フレームワークが欠如しているため、大規模都市シェードの正確なモデリングと分析は依然として困難である。 この課題に対処するために、都市シェード理解のための包括的なデータセットとベンチマークであるShadeBenchを紹介します。 ShadeBenchには地理的に多様な都市シーンがあり、時相的にシミュレートされたシェードマップやテキストによる記述、衛星画像の整列、骨格の表現、そして3Dビルディングメッシュがある。 このマルチモーダルデータセットに基づいて構築されたShadeBenchは,シェード生成やシェードセグメンテーション,3Dビルディング再構築など,さまざまなダウンストリームタスクをサポートする。 さらに,これらのタスクの標準化された評価プロトコルとベースライン手法を確立する。 スケーラブルできめ細かい日陰分析を可能にすることで、ShadeBenchはデータ駆動型都市気候研究の基礎を提供し、耐熱性都市計画と意思決定における将来の研究を支援している。 コードとデータセットはhttps://darl-genai.github.io/shadebench/で公開されている。

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