論文の概要: Self-Supervised Temporal Analysis of Spatiotemporal Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13143v1
• Date: Tue, 25 Apr 2023 20:34:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 16:22:42.057702
• Title: Self-Supervised Temporal Analysis of Spatiotemporal Data
• Title（参考訳）: 時空間データの自己監督時間解析
• Authors: Yi Cao and Swetava Ganguli and Vipul Pandey
• Abstract要約: 地理空間活動の時間的パターンと土地利用のタイプとの間には相関関係がある。 移動活動時系列に基づいて景観を階層化する,新たな自己教師型手法を提案する。 実験により、時間埋め込みは時系列データの意味論的に意味のある表現であり、異なるタスクにまたがって効果的であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2720298829059966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: There exists a correlation between geospatial activity temporal patterns and type of land use. A novel self-supervised approach is proposed to stratify landscape based on mobility activity time series. First, the time series signal is transformed to the frequency domain and then compressed into task-agnostic temporal embeddings by a contractive autoencoder, which preserves cyclic temporal patterns observed in time series. The pixel-wise embeddings are converted to image-like channels that can be used for task-based, multimodal modeling of downstream geospatial tasks using deep semantic segmentation. Experiments show that temporal embeddings are semantically meaningful representations of time series data and are effective across different tasks such as classifying residential area and commercial areas.
• Abstract（参考訳）: 地形活動の時間的パターンと土地利用の種類には相関関係がある。 移動活動時系列に基づいて景観を階層化する新しい自己監督手法を提案する。 まず、時系列信号は周波数領域に変換され、時間系列で観察される周期時間パターンを保存する収縮型オートエンコーダによりタスク非依存の時間埋め込みに圧縮される。 ピクセルワイズ埋め込みは、深いセマンティックセグメンテーションを用いた下流空間タスクのタスクベースマルチモーダルモデリングに使用できるイメージライクなチャネルに変換される。 実験により,時間的埋め込みは時系列データの意味的に意味のある表現であり,住宅地や商業地域を分類するといった様々なタスクに有効であることが示された。

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