論文の概要: Sphere2Vec: Multi-Scale Representation Learning over a Spherical Surface
for Geospatial Predictions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10489v1
- Date: Tue, 25 Jan 2022 17:34:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-26 14:26:11.678850
- Title: Sphere2Vec: Multi-Scale Representation Learning over a Spherical Surface
for Geospatial Predictions
- Title（参考訳）: Sphere2Vec:地球空間予測のための球面上のマルチスケール表現学習
- Authors: Gengchen Mai, Yao Xuan, Wenyun Zuo, Krzysztof Janowicz, Ni Lao
- Abstract要約: 本稿では,Sphere2Vecと呼ばれるマルチスケール位置符号化モデルを提案する。
球面上の点座標を直接符号化し、地図投影歪問題を回避する。
Sphere2Vec符号化が任意の2点間の球面距離を保存することの理論的証明を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.754823920235069
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Generating learning-friendly representations for points in a 2D space is a
fundamental and long-standing problem in machine learning. Recently,
multi-scale encoding schemes (such as Space2Vec) were proposed to directly
encode any point in 2D space as a high-dimensional vector, and has been
successfully applied to various (geo)spatial prediction tasks. However, a map
projection distortion problem rises when applying location encoding models to
large-scale real-world GPS coordinate datasets (e.g., species images taken all
over the world) - all current location encoding models are designed for
encoding points in a 2D (Euclidean) space but not on a spherical surface, e.g.,
earth surface. To solve this problem, we propose a multi-scale location
encoding model called Sphere2V ec which directly encodes point coordinates on a
spherical surface while avoiding the mapprojection distortion problem. We
provide theoretical proof that the Sphere2Vec encoding preserves the spherical
surface distance between any two points. We also developed a unified view of
distance-reserving encoding on spheres based on the Double Fourier Sphere
(DFS). We apply Sphere2V ec to the geo-aware image classification task. Our
analysis shows that Sphere2V ec outperforms other 2D space location encoder
models especially on the polar regions and data-sparse areas for image
classification tasks because of its nature for spherical surface distance
preservation.
- Abstract（参考訳）: 2次元空間における点の学習フレンドリな表現の生成は、機械学習における基本的かつ長期にわたる問題である。
近年、高次元ベクトルとして2次元空間の任意の点を直接符号化するマルチスケール符号化スキーム(Space2Vecなど)が提案され、様々な(幾何学)空間予測タスクにうまく適用されている。
しかし、地図投影歪み問題は、地球表面のような球面ではなく、2次元(ユークリッド)空間の点を符号化するために設計されている、大規模な実世界のGPS座標データセット(例えば、世界中の種画像)に位置符号化モデルを適用する際に生じる。
そこで本研究では,球面上の点座標を直接符号化するSphere2V ecと呼ばれるマルチスケール位置符号化モデルを提案する。
Sphere2Vec符号化が任意の2点間の球面距離を保存することの理論的証明を提供する。
また,Double Fourier Sphere (DFS) に基づく球面上の距離保存符号化の統一ビューを開発した。
Sphere2V ec を地理認識画像分類タスクに適用する。
本研究では,球面距離保存の特質から,球面2v ecは他の2次元空間位置エンコーダモデルよりも画像分類の極域領域やデータスパース領域よりも優れていることを示す。
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