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J-GLOBAL ID：202102232279320442   整理番号：21A0613684

空中画像の学習MVSと2Dセグメンテーションによる意味3D再構成【JST・京大機械翻訳】

Semantic 3D Reconstruction with Learning MVS and 2D Segmentation of Aerial Images

著者 (12件)： Wei Zizhuang (Graphics & Interaction Lab, School of Electronics Engineering and Computer Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Wei Zizhuang (Key Lab of Machine Perception and Intelligent, MOE, Department of Computer Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Wang Yao (Graphics & Interaction Lab, School of Electronics Engineering and Computer Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Wang Yao (Key Lab of Machine Perception and Intelligent, MOE, Department of Computer Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Yi Hongwei (Graphics & Interaction Lab, School of Electronics Engineering and Computer Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Yi Hongwei (Key Lab of Machine Perception and Intelligent, MOE, Department of Computer Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Chen Yisong (Graphics & Interaction Lab, School of Electronics Engineering and Computer Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Chen Yisong (Key Lab of Machine Perception and Intelligent, MOE, Department of Computer Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Chen Yisong (Beijing Engineering Technology Research Center of Virtual Simulation and Visualization, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Wang Guoping (Graphics & Interaction Lab, School of Electronics Engineering and Computer Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Wang Guoping (Key Lab of Machine Perception and Intelligent, MOE, Department of Computer Sciences, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Wang Guoping (Beijing Engineering Technology Research Center of Virtual Simulation and Visualization, Peking University, Beijing 100871, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 4  ページ： 1275  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： セマンティックモデリングは,近年広く注目されてきた挑戦的なタスクである。ミニ無人機(UAV)の助けを借りて,大規模シーンの多視点高解像度空中画像を簡便に収集できる。本論文では,2D画像から3D意味モデルを再構成するためのセマンティックマルチビューステレオ(MVS)法を提案した。最初に,2Dセマンティック確率分布を畳込みニューラルネットワーク(CNN)によって得た。第2に,キャリブレーションされたカメラ姿勢は動き(SfM)から構造によって決定され,一方,深さマップはMVSを学習することによって推定される。2Dセグメンテーションと3D幾何学情報を結合して,意味ラベルを有する高密度ポイントクラウドを確率ベースの意味融合方式によって作り出す。最終段階において,粗い3Dセマンティックポイントクラウドは,ローカルとグローバル精密化によって最適化した。マルチビュー一貫性の完全利用によって,提案方法は,微細レベル3D意味点クラウドを効率的に作り出す。再投影マップによって評価された実験結果は,都市ドローンデータセット(UDD)に関して88.4%のPixel精度を達成した。結論として,著者らのグラフベースの意味融合手順と局所およびグローバル情報に基づく精密化は,再投影誤差を抑制および低減することができた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  幾何学 ,  最適化 ,  *学習 ,  *セグメンテーション ,  確率分布 ,  都市 ,  無人機 ,  *二次元 ,  ステレオ音響 ,  *三次元
準シソーラス用語： *3D画像再構成 ,  奥行きマップ ,  *空中画像 ,  マルチビュー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 意味論的3D再構成 ,  深層学習 ,  マルチビューステレオ ,  確率的融合 ,  グラフベース精密化

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (33件)：

• Long, J.; Shelhamer, E.; Darrell, T. Fully convolutional networks for semantic segmentation. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Boston, MA, USA, 7-12 June 2015; pp. 3431-3440.
• Badrinarayanan, V.; Kendall, A.; Cipolla, R. Segnet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2017, 39, 2481-2495.
• Chen, L.C.; Papandreou, G.; Kokkinos, I.; Murphy, K.; Yuille, A.L. Deeplab: Semantic image segmentation with deep convolutional nets, atrous convolution, and fully connected crfs. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2017, 40, 834-848.
• Zhao, H.; Shi, J.; Qi, X.; Wang, X.; Jia, J. Pyramid scene parsing network. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu, HI, USA, 21-26 July 2017; pp. 2881-2890.
• Yao, Y.; Luo, Z.; Li, S.; Fang, T.; Quan, L. Mvsnet: Depth inference for unstructured multi-view stereo. In Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), Munich, Germany, 8-14 September 2018; pp. 767-783.

タイトルに関連する用語 (7件)： 空中画像 ,  学習 ,  MVS ,  2D ,  セグメンテーション ,  意味 ,  3D再構成