แนวคิดหลัก
都市空撮画像からの3Dへのラベルリフティングによる効果的なセマンティックおよびインスタンスセグメンテーション手法を提案する。
สถิติ
NeRFが写真実在感ある細部描写可能。
Mask2FormerやUNetFormerが航空写真では信頼性低い。
我々の手法は既存手法よりも高いパフォーマnce示す。
คำพูด
"Objects in urban aerial images exhibit substantial variations in size, posing a significant challenge for accurate segmentation."
"Our approach outperforms existing methods on multiple real-world urban-scale datasets, highlighting its effectiveness."