建物フットプリント抽出

傾斜航空画像におけるポリゴン状の建物フットプリントをSegment Anything Modelを用いて抽出する手法

本稿では、傾斜航空画像から正確なポリゴン状の建物フットプリントを抽出する、プロンプト可能かつエンドツーエンドなモデルOBMv2を提案する。OBMv2は、オフセット予測を強化するSelf Offset Attention (SOFA) メカニズム、複数ソースの情報を活用するMulti-level Information System (MISS)、そしてポリゴン状の結果を直接出力する頂点トークンとDynamic Scope Binary Cross Entropy Loss (DS-BCE Loss) を導入することで、従来手法の精度と効率を大幅に向上させる。

傾斜航空画像におけるポリゴン状の建物フットプリントをSegment Anything Modelを用いて抽出する手法

高解像度リモートセンシング画像からの建物フットプリント抽出の効率化