論文の概要: City Foundation Models for Learning General Purpose Representations from
OpenStreetMap
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00583v2
- Date: Thu, 23 Nov 2023 07:12:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 03:17:05.598358
- Title: City Foundation Models for Learning General Purpose Representations from
OpenStreetMap
- Title（参考訳）: OpenStreetMapから一般目的表現を学習するための都市基盤モデル
- Authors: Pasquale Balsebre, Weiming Huang, Gao Cong, Yi Li
- Abstract要約: 本稿では,都市のような選択された地理的関心領域における基礎モデルをトレーニングするためのフレームワークであるCityFMを紹介する。
CityFMはOpenStreetMapからのオープンデータにのみ依存し、異なるタイプのエンティティ、空間、視覚、およびテキスト情報のマルチモーダル表現を生成する。
すべての実験において、CityFMはベースラインに匹敵する、あるいは同等のパフォーマンスを達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.577683270277173
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pre-trained Foundation Models (PFMs) have ushered in a paradigm-shift in
Artificial Intelligence, due to their ability to learn general-purpose
representations that can be readily employed in a wide range of downstream
tasks. While PFMs have been successfully adopted in various fields such as
Natural Language Processing and Computer Vision, their capacity in handling
geospatial data and answering urban questions remains limited. This can be
attributed to the intrinsic heterogeneity of geospatial data, which encompasses
different data types, including points, segments and regions, as well as
multiple information modalities, such as a spatial position, visual
characteristics and textual annotations. The proliferation of Volunteered
Geographic Information initiatives, and the ever-increasing availability of
open geospatial data sources, like OpenStreetMap, which is freely accessible
globally, unveil a promising opportunity to bridge this gap. In this paper, we
present CityFM, a self-supervised framework to train a foundation model within
a selected geographical area of interest, such as a city. CityFM relies solely
on open data from OSM, and produces multimodal representations of entities of
different types, incorporating spatial, visual, and textual information. We
analyse the entity representations generated using our foundation models from a
qualitative perspective, and conduct quantitative experiments on road,
building, and region-level downstream tasks. We compare its results to
algorithms tailored specifically for the respective applications. In all the
experiments, CityFM achieves performance superior to, or on par with, the
baselines.
- Abstract（参考訳）: 事前訓練されたファンデーションモデル(PFM)は、幅広い下流タスクで容易に使用できる汎用表現を学習する能力のために、人工知能のパラダイムシフトに取って代わられている。
PFMは自然言語処理やコンピュータビジョンなど様々な分野で採用されているが、地理空間データを扱う能力や都市部の質問に答える能力は依然として限られている。
これは、点、セグメント、領域を含む様々なデータ型と、空間的位置、視覚特性、テキスト的アノテーションといった複数の情報モダリティを含む地理空間データの固有不均一性に起因する可能性がある。
Volunteered Geographic Informationイニシアチブの急増と、世界中で自由にアクセスできるOpenStreetMapのようなオープンな地理空間データソースの普及は、このギャップを埋める有望な機会を明らかにしている。
そこで本稿では,都市のような地理的地域において基礎モデルを学習するための自己監督型枠組みであるcityfmを提案する。
CityFMはOSMからのオープンデータのみに依存し、空間情報、視覚情報、テキスト情報を組み込んだ異なるタイプのエンティティのマルチモーダル表現を生成する。
基礎モデルを用いて生成したエンティティ表現を定性的な観点から分析し,道路,建物,地域レベルの下流タスクを定量的に実験する。
その結果を各アプリケーション用に特別に調整したアルゴリズムと比較する。
すべての実験において、CityFMはベースラインに匹敵する、あるいは同等のパフォーマンスを達成する。
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