Segment Any Building

要約

リモート センシング画像内の建物を識別してセグメント化するという作業は、常に学術調査の最前線にあります。
この原稿は、そのような画像のセグメンテーションを構築するための最先端の表現学習パラダイムと並行して多様なデータセットを利用することの有効性を強調しています。
異種のデータセットを戦略的に統合することで、モデルのトレーニングにアクセスできる情報の範囲を拡大しただけでなく、複数のデータセットにわたる比類のないパフォーマンス指標も明らかにしました。
私たちの前衛的な共同訓練計画は私たちのアプローチの利点を強調しており、都市インフラ開発、減災戦略、生態監視などの極めて重要な領域に重大な影響を及ぼしています。
データセットの融合と事前トレーニングされたモデルからの洞察の収集を前提とした私たちの方法論は、構築セグメンテーションの取り組みの歴史に新たなベンチマークを刻みます。
この研究の成果は、その後の学術研究の基礎を強化するとともに、建物のセグメンテーションの分野における革新的なアプリケーションが豊富にある地平線を予感させます。

要約(オリジナル)

The task of identifying and segmenting buildings within remote sensing imagery has perennially stood at the forefront of scholarly investigations. This manuscript accentuates the potency of harnessing diversified datasets in tandem with cutting-edge representation learning paradigms for building segmentation in such images. Through the strategic amalgamation of disparate datasets, we have not only expanded the informational horizon accessible for model training but also manifested unparalleled performance metrics across multiple datasets. Our avant-garde joint training regimen underscores the merit of our approach, bearing significant implications in pivotal domains such as urban infrastructural development, disaster mitigation strategies, and ecological surveillance. Our methodology, predicated upon the fusion of datasets and gleaning insights from pre-trained models, carves a new benchmark in the annals of building segmentation endeavors. The outcomes of this research both fortify the foundations for ensuing scholarly pursuits and presage a horizon replete with innovative applications in the discipline of building segmentation.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google