論文の概要: PreDisM: Pre-Disaster Modelling With CNN Ensembles for At-Risk Communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13465v1
• Date: Sun, 26 Dec 2021 23:48:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-29 02:44:40.951280
• Title: PreDisM: Pre-Disaster Modelling With CNN Ensembles for At-Risk Communities
• Title（参考訳）: PreDisM:CNNによるオンデマンドコミュニティのための事前Disasterモデリング
• Authors: Vishal Anand, Yuki Miura
• Abstract要約: 本稿では,ResNetのアンサンブルと決定木上の完全連結層を用いて人造構造物の弱点を正確に推定するPreDisMを提案する。 本モデルは,災害のタイプをまたいだ調整に応答し,プリエンプティブ・ハザード・ダメージ・モデリングの空間を浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32228025627337864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The machine learning community has recently had increased interest in the climate and disaster damage domain due to a marked increased occurrences of natural hazards (e.g., hurricanes, forest fires, floods, earthquakes). However, not enough attention has been devoted to mitigating probable destruction from impending natural hazards. We explore this crucial space by predicting building-level damages on a before-the-fact basis that would allow state actors and non-governmental organizations to be best equipped with resource distribution to minimize or preempt losses. We introduce PreDisM that employs an ensemble of ResNets and fully connected layers over decision trees to capture image-level and meta-level information to accurately estimate weakness of man-made structures to disaster-occurrences. Our model performs well and is responsive to tuning across types of disasters and highlights the space of preemptive hazard damage modelling.
• Abstract（参考訳）: 機械学習コミュニティは最近、自然災害(ハリケーン、森林火災、洪水、地震など)の発生が著しく増加しているため、気候や災害被害領域への関心が高まっている。 しかし、差し迫った自然災害による潜在的破壊の緩和に十分な注意が払われていない。 我々は、国家のアクターや非政府組織が損失を最小限に抑えるためにリソース分布を最大限に備えることを可能にする、事前に建物レベルの損害を予測することによって、この重要な空間を探求する。 本研究では,ResNetのアンサンブルと決定木上の全接続層を用いたPreDisMを導入し,画像レベルの情報とメタレベルの情報をキャプチャして,人造構造物の弱点を災害発生まで正確に推定する。 本モデルは,災害のタイプをまたいだ調整に応答し,プリエンプティブ・ハザード・ダメージ・モデリングの空間を強調する。

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