論文の概要: Learning a Dynamic Map of Visual Appearance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14885v1
• Date: Tue, 29 Dec 2020 18:23:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 20:36:05.794091
• Title: Learning a Dynamic Map of Visual Appearance
• Title（参考訳）: 視覚的外観のダイナミックマップの学習
• Authors: Tawfiq Salem, Scott Workman, Nathan Jacobs
• Abstract要約: 数十億の画像を用いて、視覚的外観特性のグローバルかつダイナミックなマップを構築することを提案する。 提案手法は,多種多様な視覚特性をマッピング可能な一般的なフレームワークに,高密度なオーバーヘッド画像と位置情報と時間メタデータを統合する。 このアプローチは、画像駆動マッピング、画像ジオローカリゼーション、メタデータ検証など、さまざまなアプリケーションをサポートする方法を示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.428135914984445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The appearance of the world varies dramatically not only from place to place but also from hour to hour and month to month. Every day billions of images capture this complex relationship, many of which are associated with precise time and location metadata. We propose to use these images to construct a global-scale, dynamic map of visual appearance attributes. Such a map enables fine-grained understanding of the expected appearance at any geographic location and time. Our approach integrates dense overhead imagery with location and time metadata into a general framework capable of mapping a wide variety of visual attributes. A key feature of our approach is that it requires no manual data annotation. We demonstrate how this approach can support various applications, including image-driven mapping, image geolocalization, and metadata verification.
• Abstract（参考訳）: 世界の外観は、場所によって大きく変化し、時間・時間・月によっても劇的に変化する。 毎日何十億もの画像がこの複雑な関係を捉えており、その多くが正確な時間と位置のメタデータに関連付けられている。 本稿では,これらの画像を用いて視覚的特徴のグローバルな動的マップを構築することを提案する。 そのような写像は、任意の地理的位置と時間における期待される外観のきめ細かい理解を可能にする。 提案手法は,多種多様な視覚特性をマッピング可能な一般的なフレームワークに,高密度なオーバーヘッド画像と位置情報と時間メタデータを統合する。 このアプローチの重要な特徴は、手動のデータアノテーションを必要としないことです。 本稿では、画像駆動マッピング、画像ジオローカライゼーション、メタデータ検証など、このアプローチが様々なアプリケーションをどのようにサポートするかを示す。

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