Fugu-MT 論文翻訳(概要): GANs for Urban Design

論文の概要: GANs for Urban Design

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01727v1
Date: Tue, 4 May 2021 19:50:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-07 00:37:41.596059
Title: GANs for Urban Design
Title（参考訳）: 都市デザインのためのGAN
Authors: Stanislava Fedorova
Abstract要約: 本論文で検討されたトピックは、都市ブロックの設計にGenerative Adversarial Networksを応用することである。この研究は、都市の形態学的特性に適応できる柔軟なモデルを提示する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Development and diffusion of machine learning and big data tools provide a new tool for architects and urban planners that could be used as analytical or design instruments. The topic investigated in this paper is the application of Generative Adversarial Networks to the design of an urban block. The research presents a flexible model able to adapt to the morphological characteristics of a city. This method does not define explicitly any of the parameters of an urban block typical for a city, the algorithm learns them from the existing urban context. This approach has been applied to the cities with different morphology: Milan, Amsterdam, Tallinn, Turin, and Bengaluru in order to see the performance of the model and the possibility of style translation between different cities. The data are gathered from Openstreetmap and Open Data portals of the cities. This research presents the results of the experiments and their quantitative and qualitative evaluation.
Abstract（参考訳）: 機械学習とビッグデータツールの開発と普及は、分析や設計の道具として使用できる、アーキテクトや都市計画者のための新しいツールを提供する。本稿では, 都市ブロックの設計における生成型逆ネットワークの応用について検討した。本研究は,都市の形態的特徴に適応可能な柔軟なモデルを提案する。本手法は,都市に典型的な都市ブロックのパラメータを明示的に定義せず,既存の都市コンテキストから学習する。このアプローチは、ミラノ、アムステルダム、タリン、トリノ、ベンガルルといった異なる形態の都市に適用され、モデルのパフォーマンスと異なる都市間のスタイル翻訳の可能性を確認する。データは都市のOpen StreetmapとOpen Dataポータルから収集される。本研究は,実験の結果と定量的・質的評価について述べる。

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