論文の概要: Mitigating Urban-Rural Disparities in Contrastive Representation Learning with Satellite Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08672v3
- Date: Wed, 18 Sep 2024 14:35:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-20 00:07:34.281914
- Title: Mitigating Urban-Rural Disparities in Contrastive Representation Learning with Satellite Imagery
- Title（参考訳）: 衛星画像を用いたコントラスト表現学習における都市と農村の格差の緩和
- Authors: Miao Zhang, Rumi Chunara,
- Abstract要約: 土地被覆の特徴の特定における都市と農村の格差のリスクを考察する。
本稿では,畳み込みニューラルネットワークモデルの多レベル潜在空間を非バイアス化する手法として,コントラッシブラーニングを用いた高密度表現(FairDCL)を提案する。
得られた画像表現は、下流の都市と農村の予測格差を軽減し、現実の衛星画像の最先端のベースラインを上回ります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.93324644519412
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Satellite imagery is being leveraged for many societally critical tasks across climate, economics, and public health. Yet, because of heterogeneity in landscapes (e.g. how a road looks in different places), models can show disparate performance across geographic areas. Given the important potential of disparities in algorithmic systems used in societal contexts, here we consider the risk of urban-rural disparities in identification of land-cover features. This is via semantic segmentation (a common computer vision task in which image regions are labelled according to what is being shown) which uses pre-trained image representations generated via contrastive self-supervised learning. We propose fair dense representation with contrastive learning (FairDCL) as a method for de-biasing the multi-level latent space of convolution neural network models. The method improves feature identification by removing spurious model representations which are disparately distributed across urban and rural areas, and is achieved in an unsupervised way by contrastive pre-training. The obtained image representation mitigates downstream urban-rural prediction disparities and outperforms state-of-the-art baselines on real-world satellite images. Embedding space evaluation and ablation studies further demonstrate FairDCL's robustness. As generalizability and robustness in geographic imagery is a nascent topic, our work motivates researchers to consider metrics beyond average accuracy in such applications.
- Abstract（参考訳）: 衛星画像は、気候、経済、公衆衛生など、社会的に重要な多くのタスクに活用されている。
しかし、景観の異質性(例えば道路が様々な場所でどのように見えるか)のため、モデルは地理的に異なる性能を示すことができる。
社会的な文脈で使用されるアルゴリズムシステムにおける格差の重要な可能性を考えると、土地被覆の特徴の同定における都市と農村の格差のリスクを考察する。
これはセマンティックセグメンテーション(画像領域が表示されているものに応じてラベル付けされる一般的なコンピュータビジョンタスク)によって行われる。
本稿では,畳み込みニューラルネットワークモデルの多レベル潜在空間を非バイアス化する手法として,コントラッシブ・ラーニング(FairDCL)を用いた高密度表現を提案する。
本手法は,都市部や農村部に分散して分布する突発的なモデル表現を除去し,対照的な事前学習によって教師なしの方法で特徴識別を改善する。
得られた画像表現は、下流の都市と農村の予測格差を軽減し、現実の衛星画像の最先端のベースラインを上回ります。
埋め込み空間評価とアブレーション研究は、FairDCLの堅牢性をさらに証明している。
地理的画像の一般化性とロバスト性は、初期段階のトピックであるため、我々の研究は、研究者がそのようなアプリケーションで平均精度を超えるメトリクスを考える動機となっている。
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