MapAI：建筑物分割的精度
计算机视觉与模式识别
2024-01-10 v1
摘要
MapAI：建筑物分割的精度是一项由挪威人工智能研究联盟（NORA）组织的竞赛，合作机构包括阿格德尔大学人工智能研究中心（CAIR）、挪威测绘局、AI:Hub、Norkart 以及丹麦数据供应和基础设施局。该竞赛将于 2022 年秋季举行，并在聚焦于利用航空图像和激光数据进行建筑物分割的北极光深度学习会议（Northern Lights Deep Learning conference）上落下帷幕。我们提出了两个不同的建筑物分割任务，其中第一个任务仅能使用航空图像，而第二个任务必须使用激光数据（LiDAR），可搭配或不搭配航空图像。此外，我们使用 IoU 和边界 IoU（Boundary IoU）来适当评估模型的精度，后者是一种评估结果边界的 IoU 度量。我们为参与者提供了训练数据集，并保留测试数据集用于评估。
引用
@article{arxiv.2401.04406,
title = {MapAI: Precision in Building Segmentation},
author = {Sander Riisøen Jyhne and Morten Goodwin and Per Arne Andersen and Ivar Oveland and Alexander Salveson Nossum and Karianne Ormseth and Mathilde Ørstavik and Andrew C. Flatman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.04406},
year = {2024}
}
备注
5 pages, 4 figures, competition