論文の概要: UrbanVLP: Multi-Granularity Vision-Language Pretraining for Urban Region Profiling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16831v2
• Date: Wed, 29 May 2024 06:11:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-30 23:01:49.025996
• Title: UrbanVLP: Multi-Granularity Vision-Language Pretraining for Urban Region Profiling
• Title（参考訳）: 都市VLP:都市域プロファイリングのためのマルチグラニュラリティビジョンランゲージ準備
• Authors: Xixuan Hao, Wei Chen, Yibo Yan, Siru Zhong, Kun Wang, Qingsong Wen, Yuxuan Liang,
• Abstract要約: 都市域プロファイリングは、与えられた都市域の低次元表現を学習することを目的としている。 事前訓練されたモデル 特に衛星画像に依存しているモデルは 二重課題に直面しています 衛星データからマクロレベルのパターンのみに集中するとバイアスが発生する可能性がある。 事前訓練されたモデルにおける解釈可能性の欠如は、都市計画の透明な証拠を提供することにおける実用性を制限している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.693692853787756
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Urban region profiling aims to learn a low-dimensional representation of a given urban area while preserving its characteristics, such as demographics, infrastructure, and economic activities, for urban planning and development. However, prevalent pretrained models, particularly those reliant on satellite imagery, face dual challenges. Firstly, concentrating solely on macro-level patterns from satellite data may introduce bias, lacking nuanced details at micro levels, such as architectural details at a place.Secondly, the lack of interpretability in pretrained models limits their utility in providing transparent evidence for urban planning. In response to these issues, we devise a novel framework entitled UrbanVLP based on Vision-Language Pretraining. Our UrbanVLP seamlessly integrates multi-granularity information from both macro (satellite) and micro (street-view) levels, overcoming the limitations of prior pretrained models. Moreover, it introduces automatic text generation and calibration, elevating interpretability in downstream applications by producing high-quality text descriptions of urban imagery. Rigorous experiments conducted across six urban indicator prediction tasks underscore its superior performance.
• Abstract（参考訳）: 都市域のプロファイリングは、人口動態、インフラ、経済活動などの特徴を保存しつつ、都市の低次元的な表現を学習することを目的としている。 しかし、一般的な事前訓練されたモデル、特に衛星画像に依存しているモデルは、二重課題に直面している。 第一に、衛星データからマクロレベルのパターンのみに集中させることは、ある場所での建築詳細などの微妙な詳細さの欠如による偏見をもたらす可能性があり、第二に、事前訓練されたモデルにおける解釈可能性の欠如は、都市計画の透明な証拠を提供する上での有用性を制限している。 これらの問題に対処して、ビジョン・ランゲージ事前学習に基づくUrbanVLPという新しいフレームワークを考案した。 我々のUrbanVLPは、マクロ(サテライト)レベルとマイクロ(ストリートビュー)レベルの複数粒度情報をシームレスに統合し、事前訓練されたモデルの制限を克服します。 さらに、自動テキスト生成と校正を導入し、都市画像の高品質なテキスト記述を作成することにより、下流アプリケーションにおける解釈可能性を高める。 6つの都市指標予測タスクで実施された厳密な実験は、その優れた性能を示している。

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