論文の概要: Discovering Underground Maps from Fashion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02897v1
• Date: Fri, 4 Dec 2020 23:40:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 22:12:26.199110
• Title: Discovering Underground Maps from Fashion
• Title（参考訳）: ファッションから地下マップを発見
• Authors: Utkarsh Mall, Kavita Bala, Tamara Berg, Kristen Grauman
• Abstract要約: 本研究では,都市部の地下地図を自動的に作成する手法を提案する。 本手法は,都市全域から公開されている画像を用いて,類似のファッションセンスを持つ地域を探索し,地図を監督せずにセグメント化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.02941583103612
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The fashion sense -- meaning the clothing styles people wear -- in a geographical region can reveal information about that region. For example, it can reflect the kind of activities people do there, or the type of crowds that frequently visit the region (e.g., tourist hot spot, student neighborhood, business center). We propose a method to automatically create underground neighborhood maps of cities by analyzing how people dress. Using publicly available images from across a city, our method finds neighborhoods with a similar fashion sense and segments the map without supervision. For 37 cities worldwide, we show promising results in creating good underground maps, as evaluated using experiments with human judges and underground map benchmarks derived from non-image data. Our approach further allows detecting distinct neighborhoods (what is the most unique region of LA?) and answering analogy questions between cities (what is the "Downtown LA" of Bogota?).
• Abstract（参考訳）: 地理的地域におけるファッションセンスは、その地域に関する情報を明らかにすることができる。 例えば、人々がそこで行う活動の種類や、地域を頻繁に訪れる群衆の種類(観光スポット、学生地区、ビジネスセンターなど)を反映することができる。 本研究では,都市部の地下地図を自動的に作成する手法を提案する。 本手法は,都市全域から公開されている画像を用いて,類似のファッションセンスを持つ地域を探索し,地図を監督せずにセグメント化する。 世界の37都市を対象に,人間の審査員による実験と非画像データから得られた地下地図ベンチマークを用いて,優れた地下地図を作成するための有望な成果を示す。 我々のアプローチはさらに、異なる地区(LAの最もユニークな地域は何ですか? 都市間の類似質問に答える(Bogotaの"Downtown LA"とは何か? ).

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