論文の概要: Combining deep learning and crowdsourcing geo-images to predict housing
quality in rural China
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06997v1
- Date: Mon, 15 Aug 2022 03:58:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-16 14:19:57.973281
- Title: Combining deep learning and crowdsourcing geo-images to predict housing
quality in rural China
- Title(参考訳): 深層学習とクラウドソーシングを組み合わせた中国農村部の住宅品質予測
- Authors: Weipan Xu, Yu Gu, Yifan Chen, Yongtian Wang, Weihuan Deng, Xun Li
- Abstract要約: 住宅の質は、地域の富、安全保障、健康にとって不可欠な指標である。
大規模な農村画像を収集し、利用者に住宅の質を大規模に評価するよう依頼する。
クラウドソーシング型農村画像に基づく住宅品質の自動的・効率的予測のためのディープラーニングフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.16424972411847
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Housing quality is an essential proxy for regional wealth, security and
health. Understanding the distribution of housing quality is crucial for
unveiling rural development status and providing political proposals.
However,present rural house quality data highly depends on a top-down,
time-consuming survey at the national or provincial level but fails to unpack
the housing quality at the village level. To fill the gap between accurately
depicting rural housing quality conditions and deficient data,we collect
massive rural images and invite users to assess their housing quality at scale.
Furthermore, a deep learning framework is proposed to automatically and
efficiently predict housing quality based on crowd-sourcing rural images.
- Abstract(参考訳): 住宅の質は地域の富、安全、健康に欠かせない指標である。
住宅質の分布を理解することは、農村開発の現状を明らかにし、政治提案を行う上で重要である。
しかし、現在の農村の住宅品質データは、全国・地方レベルでトップダウンの時間消費調査に大きく依存するが、村レベルの住宅品質を解き放たれていない。
農村の住宅品質の正確な描写と不足データとのギャップを埋めるため,大規模農村画像を収集し,利用者に大規模住宅品質の評価を依頼する。
さらに,クラウドソーシングによる農村画像に基づいて,住宅品質を自動的にかつ効率的に予測するための深層学習フレームワークを提案する。
関連論文リスト
- UV-SAM: Adapting Segment Anything Model for Urban Village Identification [25.286722125746902]
政府は都市村を監視するための調査手法に大きく依存している。
衛星画像から都市村の境界を正確に識別するために,UV-SAM という都市村区分にセグメンションモデル(SAM)を適用した。
UV-SAMは、まず小さなセマンティックセグメンテーションモデルを利用して、マスク、バウンディングボックス、画像表現などの都市村の混合プロンプトを生成し、それをSAMに送り込み、きめ細かい境界識別を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-16T03:21:42Z) - Towards Robust Text-Prompted Semantic Criterion for In-the-Wild Video
Quality Assessment [54.31355080688127]
コントラスト言語画像事前学習(CLIP)を用いたテキストプロンプト付きセマンティック親和性品質指標(SAQI)とそのローカライズ版(SAQI-Local)を導入する。
BVQI-Localは前例のないパフォーマンスを示し、すべてのデータセットで既存のゼロショットインデックスを少なくとも24%上回る。
我々は、異なる指標の異なる品質問題を調べるために包括的な分析を行い、設計の有効性と合理性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-28T08:06:05Z) - Learning and Reasoning Multifaceted and Longitudinal Data for Poverty
Estimates and Livelihood Capabilities of Lagged Regions in Rural India [22.98110639419913]
このプロジェクトは、生活の質と生活の指標に基づいて、1990-2022年のインド農村の貧困状況を調べることを目的としている。
また、因果関係や縦断的分析も検討し、貧困の原因について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-27T05:33:08Z) - Graph-based Village Level Poverty Identification [52.12744462605759]
Webインフラストラクチャとそのモデリングツールの開発は、貧しい村を識別するための新しいアプローチを提供する。
地理的距離を通して村の接続をグラフとしてモデル化することにより,村の貧困状況とグラフトポロジ的位置との相関関係を示す。
貧しい村を識別する最初のグラフベース手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T06:58:40Z) - Building Coverage Estimation with Low-resolution Remote Sensing Imagery [65.95520230761544]
本稿では,低解像度衛星画像のみを用いた建物被覆量の推定手法を提案する。
本モデルでは, 世界中の開発レベルの異なる地域において, 建築範囲の予測において最大0.968の判定係数を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-04T05:19:33Z) - Visual Perception of Building and Household Vulnerability from Streets [0.294944680995069]
発展途上国では、コードの構築は時代遅れまたは強制されないことが多い。
住宅の大部分が基準以下であり、自然災害や気候関連の出来事に弱い。
本稿では,最初のキャプチャと将来の更新に費用効率のよい評価フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-28T15:35:47Z) - Textural-Structural Joint Learning for No-Reference Super-Resolution
Image Quality Assessment [59.91741119995321]
我々は、TSNetと呼ばれる品質予測のためのテキスト情報と構造情報を共同で探索するデュアルストリームネットワークを開発した。
画像の重要な領域に注意を払っている人間の視覚システム(HVS)を模倣することにより、視覚に敏感な領域をより区別しやすくするための空間的注意機構を開発する。
実験の結果,提案したTSNetは現状のIQA法よりも視覚的品質を正確に予測し,人間の視点との整合性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T09:20:06Z) - Magnify Your Population: Statistical Downscaling to Augment the Spatial
Resolution of Socioeconomic Census Data [48.7576911714538]
重要社会経済的属性の詳細な推定を導出する新しい統計的ダウンスケーリング手法を提案する。
選択された社会経済変数ごとに、ランダムフォレストモデルが元の国勢調査単位に基づいて訓練され、その後、微細なグリッド化された予測を生成するために使用される。
本研究では,この手法を米国の国勢調査データに適用し,ブロック群レベルで選択された社会経済変数を,300の空間分解能のグリッドにダウンスケールする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T16:52:18Z) - Facebook Ads as a Demographic Tool to Measure the Urban-Rural Divide [6.61600499731972]
われわれは、Facebookの広告プラットフォームの有用性について検討する。
我々は、Facebookが生み出す人口統計が、時間とともに不安定に陥り、人口の少ない自治体が不完全な範囲をカバーしていることを示す。
公的な国勢調査データを用いて、我々のアプローチを評価し、教育の達成と収入の観点から、既知の重要な都市と農村の分断を確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-26T17:19:24Z) - Generating Interpretable Poverty Maps using Object Detection in
Satellite Images [80.35540308137043]
衛星画像に物体検出装置を適用することにより、局所レベルでの貧困を正確に予測するための解釈可能な計算手法を実証する。
対象物の重み付けを特徴として、ウガンダの村レベルの貧困を予測する0.539 Pearson's r2を達成し、既存の(解釈不可能でない)ベンチマークよりも31%改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-05T02:50:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。