Fugu-MT 論文翻訳(概要): Estimating Displaced Populations from Overhead

論文の概要: Estimating Displaced Populations from Overhead

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14547v2
Date: Mon, 21 Dec 2020 17:41:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-17 04:16:56.323232
Title: Estimating Displaced Populations from Overhead
Title（参考訳）: 頭上からの移動人口の推定
Authors: Armin Hadzic, Gordon Christie, Jeffrey Freeman, Amber Dismer, Stevan Bullard, Ashley Greiner, Nathan Jacobs, Ryan Mukherjee
Abstract要約: バングラデシュのコックス・バザール(英語版)の難民キャンプで、人口データと交差するドローン画像に対する我々のアプローチを訓練し、評価する。提案手法は,群集画像の絶対誤差が7.02%である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.392630992454396
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce a deep learning approach to perform fine-grained population estimation for displacement camps using high-resolution overhead imagery. We train and evaluate our approach on drone imagery cross-referenced with population data for refugee camps in Cox's Bazar, Bangladesh in 2018 and 2019. Our proposed approach achieves 7.02% mean absolute percent error on sequestered camp imagery. We believe our experiments with real-world displacement camp data constitute an important step towards the development of tools that enable the humanitarian community to effectively and rapidly respond to the global displacement crisis.
Abstract（参考訳）: 本研究では,高分解能頭上画像を用いた変位キャンプの細粒度人口推定を行うための深層学習手法を提案する。 2018年と2019年にバングラデシュのコックスバザールにある難民キャンプの人口データと相互参照したドローン画像に対する我々のアプローチをトレーニングし,評価した。提案手法は,群集画像の絶対誤差が7.02%である。我々は,実世界の変位キャンプデータを用いた実験が,人道的コミュニティが世界的変位危機に効果的かつ迅速に対応できるツールの開発に向けた重要な一歩であると信じている。

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