論文の概要: Poly2Vec: Polymorphic Encoding of Geospatial Objects for Spatial Reasoning with Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14806v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 06:28:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-28 14:54:56.750393
• Title: Poly2Vec: Polymorphic Encoding of Geospatial Objects for Spatial Reasoning with Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: Poly2Vec:深部ニューラルネットワークを用いた空間推論のための地理空間オブジェクトの多形符号化
• Authors: Maria Despoina Siampou, Jialiang Li, John Krumm, Cyrus Shahabi, Hua Lu,
• Abstract要約: Poly2Vecは、異なる地理空間オブジェクトのモデリングを統一するエンコーディングフレームワークである。 我々は2次元フーリエ変換のパワーを利用して、形状や位置などの有用な空間特性を符号化する。 この統一されたアプローチは、異なる空間タイプごとに別々のモデルを開発し、訓練する必要がない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1981153537308336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Encoding geospatial data is crucial for enabling machine learning (ML) models to perform tasks that require spatial reasoning, such as identifying the topological relationships between two different geospatial objects. However, existing encoding methods are limited as they are typically customized to handle only specific types of spatial data, which impedes their applicability across different downstream tasks where multiple data types coexist. To address this, we introduce Poly2Vec, an encoding framework that unifies the modeling of different geospatial objects, including 2D points, polylines, and polygons, irrespective of the downstream task. We leverage the power of the 2D Fourier transform to encode useful spatial properties, such as shape and location, from geospatial objects into fixed-length vectors. These vectors are then inputted into neural network models for spatial reasoning tasks.This unified approach eliminates the need to develop and train separate models for each distinct spatial type. We evaluate Poly2Vec on both synthetic and real datasets of mixed geometry types and verify its consistent performance across several downstream spatial reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 地理空間データの符号化は、2つの異なる地理空間オブジェクト間のトポロジ的関係を識別するなど、空間的推論を必要とするタスクを機械学習(ML)モデルで実行可能にするために重要である。 しかし、既存の符号化手法は、通常、特定の種類の空間データのみを扱うようにカスタマイズされるため、複数のデータ型が共存する下流の様々なタスクに適用性が阻害されるため、制限されている。 これを解決するために、下流のタスクに関係なく、2Dポイント、ポリライン、ポリゴンを含む異なる地理空間オブジェクトのモデリングを統一する符号化フレームワークであるPoly2Vecを紹介する。 我々は2次元フーリエ変換のパワーを利用して、地理空間オブジェクトから固定長ベクトルへの形状や位置などの有用な空間特性を符号化する。 これらのベクトルは、空間的推論タスクのためにニューラルネットワークモデルに入力され、この統一されたアプローチにより、異なる空間タイプごとに別々のモデルを開発し、訓練する必要がなくなる。 混合幾何型の合成データセットと実データの両方でPoly2Vecを評価し,その一貫した性能を下流空間推論タスクで検証した。

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