Semantic Segmentation Uncertainty Assessment of Different U-net Architectures for Extracting Building Footprints
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Automatic extraction of building footprints from aerial and space imageries has been found ever increasing importance in urban planning, disaster management, and environmental monitoring. However, achieving accurate building footprint extraction poses significant challenges due to diverse building characteristics and their similarities to their background elements. While conventional methods in building footprint extraction have mainly relied on image processing techniques, recent advancements in deep learning, particularly semantic segmentation algorithms like U-Net, have shown promise in addressing these challenges through machine learning. This study explores different depths of the U-Net model for building footprint extraction, aiming to identify the optimum architecture while investigating the semantic uncertainty of the building footprint extraction. Utilizing aerial imagery from cities including Berlin, Paris, Chicago, and Zurich, collected from Google Maps and OpenStreetMap (OSM) data, five U-Net models have been compared with varying depths. In addition, the impact of dataset sizes and learning rates on model performance has been investigated. Results confirmed that the U-Net-32-1024 model achieves the highest intersection over union (IoU), Accuracy, and F1-score. Moreover, increasing the training dataset size leads to significant improvements in model performance with IoU, Accuracy and F1-score reaching their values of 73.73%, 88.65% and 88.53%. However, challenges remain in accurately delineating buildings in dense urban areas. Nonetheless, our findings demonstrated the effectiveness of U-Net models in building footprint extraction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».