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J-GLOBAL ID：202202242349129648   整理番号：22A0457088

建物ファサードポイントクラウドの意味論的セグメンテーションのための局所融合注意ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Local Fusion Attention Network for Semantic Segmentation of Building Facade Point Clouds

著者 (5件)： Su Yanfei (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Liu Weiquan (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Cheng Ming (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Yuan Zhimin (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Wang Cheng (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities, School of Informatics, Xiamen University, Xiamen, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.6504605.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動建築ファサードポイントクラウド意味セグメンテーションは,3D都市建築再構成において重要なステップである。建物ファサードからの成分(例えば,窓,壁,および柱)を正しくセグメント化する方法は,まだ挑戦的な仕事である。建築物ファサードポイントクラウドの特性によって,著者らは,各々のポイントの局所近傍構造情報をよりよく捕えるために,建築物ファサードポイントクラウドからLFA特徴を学習する効率的ニューラルネットワークである局所的融合注意ネットワーク(LFA-Net)を導入した。LFA-Netのコアは,局所グラフ注意(LGA),局所凝集注意(LAA),および融合注意(FA)の3つのニューラルユニットから成るLFAモジュールである。LFA-Netは標準符号器デコーダアーキテクチャである。実験は,著者らのLFA-Netが大規模建築物ファサードポイントクラウドデータセットに関して最先端の方法より優れていることを実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 凝集 ,  *意味論 ,  *セグメンテーション ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  都市 ,  符号器 ,  再構成 ,  *ファサード ,  三次元

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 建物ファサード ,  ポイント ,  クラウド ,  意味論 ,  セグメンテーション ,  融合 ,  注意