Fugu-MT 論文翻訳(概要): GaLeNet: Multimodal Learning for Disaster Prediction, Management and Relief

論文の概要: GaLeNet: Multimodal Learning for Disaster Prediction, Management and Relief

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09242v1
Date: Sat, 18 Jun 2022 16:45:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-22 15:01:01.723777
Title: GaLeNet: Multimodal Learning for Disaster Prediction, Management and Relief
Title（参考訳）: GaLeNet: 災害予測・管理・救済のためのマルチモーダル学習
Authors: Rohit Saha, Mengyi Fang, Angeline Yasodhara, Kyryl Truskovskyi, Azin Asgarian, Daniel Homola, Raahil Shah, Frederik Dieleman, Jack Weatheritt, Thomas Rogers
Abstract要約: 本稿では,災害前画像と気象データとハリケーンの軌跡を補完することにより,被害の深刻度を評価するためのマルチモーダル・フレームワーク(GaLeNet)を提案する。本稿では,GaLeNetがディスラスタ画像の欠如により,事前ディスラスタ画像の活用が可能であることを示し,意思決定の大幅な遅延を防止できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.007385102792989
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: After a natural disaster, such as a hurricane, millions are left in need of emergency assistance. To allocate resources optimally, human planners need to accurately analyze data that can flow in large volumes from several sources. This motivates the development of multimodal machine learning frameworks that can integrate multiple data sources and leverage them efficiently. To date, the research community has mainly focused on unimodal reasoning to provide granular assessments of the damage. Moreover, previous studies mostly rely on post-disaster images, which may take several days to become available. In this work, we propose a multimodal framework (GaLeNet) for assessing the severity of damage by complementing pre-disaster images with weather data and the trajectory of the hurricane. Through extensive experiments on data from two hurricanes, we demonstrate (i) the merits of multimodal approaches compared to unimodal methods, and (ii) the effectiveness of GaLeNet at fusing various modalities. Furthermore, we show that GaLeNet can leverage pre-disaster images in the absence of post-disaster images, preventing substantial delays in decision making.
Abstract（参考訳）: ハリケーンなどの自然災害の後、数百万人が緊急支援を必要としている。リソースを最適に割り当てるために、ヒューマンプランナーは複数のソースから大量に流れるデータを正確に分析する必要がある。これにより、複数のデータソースを統合し、それらを効率的に活用できるマルチモーダル機械学習フレームワークの開発が動機付けられる。これまで研究コミュニティは、被害の詳細な評価を行うために、ユニモーダル推論に重点を置いてきた。さらに、これまでの研究は主にポスト・ディザスター画像に依存しており、利用には数日かかる可能性がある。本研究では,災害前画像と気象データとハリケーンの軌跡を補完することにより,被害の重大度を評価するマルチモーダルフレームワーク(galenet)を提案する。 2つのハリケーンのデータをもとに広範囲にわたる実験を行い (i)マルチモーダルアプローチの利点とユニモーダル法との比較 (II)様々なモダリティを融合させるGaLeNetの有効性。さらに、GaLeNetは、ディスアスター後の画像がない場合に、プリディスアスター画像を利用することができ、意思決定のかなりの遅延を防止できることを示す。

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