論文の概要: Topo2vec: Topography Embedding Using the Fractal Effect
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08870v1
- Date: Thu, 19 Aug 2021 18:34:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-23 13:22:34.844996
- Title: Topo2vec: Topography Embedding Using the Fractal Effect
- Title（参考訳）: Topo2vec:フラクタル効果を用いた地形埋め込み
- Authors: Jonathan Kavitzky, Jonathan Zarecki, Idan Brusilovsky, Uriel Singer
- Abstract要約: リモートセンシング画像におけるフラクタル効果を利用した自己教師型学習手法の拡張を提案する。
提案手法の有効性を標高データに示すとともに,その効果を推論に用いた。
我々の知る限りでは、地形画像の汎用表現を構築しようとする最初の試みである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.957174470017176
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Recent advances in deep learning have transformed many fields by introducing
generic embedding spaces, capable of achieving great predictive performance
with minimal labeling effort. The geology field has not yet met such success.
In this work, we introduce an extension for self-supervised learning techniques
tailored for exploiting the fractal-effect in remote-sensing images. The
fractal-effect assumes that the same structures (for example rivers, peaks and
saddles) will appear in all scales. We demonstrate our method's effectiveness
on elevation data, we also use the effect in inference. We perform an extensive
analysis on several classification tasks and emphasize its effectiveness in
detecting the same class on different scales. To the best of our knowledge, it
is the first attempt to build a generic representation for topographic images.
- Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの進歩は,ラベリングの最小化による予測性能の向上が可能な汎用的な埋め込み空間を導入することで,多くの分野に変化をもたらした。
地質学の分野はまだそのような成功には至っていない。
本稿では,遠隔センシング画像におけるフラクタル効果を利用した自己教師あり学習手法の拡張を提案する。
フラクタル効果は、同じ構造(例えば川、ピーク、サドル)が全てのスケールで現れると仮定している。
提案手法の有効性を標高データに示すとともに,その効果を推論に用いた。
複数の分類タスクを広範囲に分析し,同じクラスを異なるスケールで検出することの有効性を強調する。
我々の知る限りでは、地形画像の汎用表現を構築しようとする最初の試みである。
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