TUM-FAÇADE: Reviewing and enriching point cloud benchmarks for façade segmentation

要約

タイトル – TUM-FAÇADE: ファサードセグメンテーションのためのポイントクラウドベンチマークの検討と拡張
要約 –
– ポイントクラウドは都市マッピングにおいて最適なデータセットの一つとして広く認知されている。
– そのため、ポイントクラウドデータセットは、様々な都市解釈手法のベンチマークとして一般的に調査されている。
– しかし、ポイントクラウドベンチマークをファサードセグメンテーションに使用することを扱った研究はほとんどない。
– ロバストなファサードセグメンテーションは、自律運転機能のシミュレートから文化遺産の保存まで、様々な応用において重要な要素となっている。
– この研究では、既存のポイントクラウドデータセットに、ファサードセグメンテーションのテストを容易にするために設計されたファサード関連のクラスを追加する方法を提案する。
– 既存のデータセットを効率的に拡張し、全面的にファサードセグメンテーションの潜在能力を評価する方法を提案する。
– この方法を使用して、TUM-MLS-2016の機能を拡張したTUM-FAÇADEデータセットを作成した。
– TUM-FAÇADEは、ポイントクラウドベースのファサードセグメンテーションタスクの開発を促進するだけでなく、この手順は他のデータセットを拡張するためにも適用できる。

要約(オリジナル)

Point clouds are widely regarded as one of the best dataset types for urban mapping purposes. Hence, point cloud datasets are commonly investigated as benchmark types for various urban interpretation methods. Yet, few researchers have addressed the use of point cloud benchmarks for fa\c{c}ade segmentation. Robust fa\c{c}ade segmentation is becoming a key factor in various applications ranging from simulating autonomous driving functions to preserving cultural heritage. In this work, we present a method of enriching existing point cloud datasets with fa\c{c}ade-related classes that have been designed to facilitate fa\c{c}ade segmentation testing. We propose how to efficiently extend existing datasets and comprehensively assess their potential for fa\c{c}ade segmentation. We use the method to create the TUM-FA\c{C}ADE dataset, which extends the capabilities of TUM-MLS-2016. Not only can TUM-FA\c{C}ADE facilitate the development of point-cloud-based fa\c{c}ade segmentation tasks, but our procedure can also be applied to enrich further datasets.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI