이 연구는 단일 원격 감지 영상에서 3D 건물을 재구성하는 문제를 다룬다. 기존 방법들은 완전 감독 학습을 요구하여 대규모 3D 레이블 데이터가 필요했지만, 이는 비용이 많이 들어 실제 적용에 어려움이 있었다.
이 연구에서는 MLS-BRN이라는 다중 수준 감독 건물 재구성 네트워크를 제안한다. MLS-BRN은 건물 발자국, 높이, 지붕-발자국 오프셋 등 다양한 수준의 레이블을 활용할 수 있다. 구체적으로 다음과 같은 기여를 한다:
실험 결과, 제안 방법은 적은 수의 3D 레이블 데이터로도 경쟁력 있는 성능을 달성할 수 있으며, 기존 최신 방법 대비 건물 발자국 추출과 3D 재구성 성능을 크게 향상시켰다. 이를 통해 대규모 교차 도시 시나리오에서의 3D 건물 재구성 적용 가능성을 보여준다.
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