論文の概要: Gated-Attention Feature-Fusion Based Framework for Poverty Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19690v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 13:24:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:23:20.697675
• Title: Gated-Attention Feature-Fusion Based Framework for Poverty Prediction
• Title（参考訳）: Gated-Attention Feature-Fusion Based Framework for Poverty Prediction
• Authors: Muhammad Umer Ramzan, Wahab Khaddim, Muhammad Ehsan Rana, Usman Ali, Manohar Ali, Fiaz ul Hassan, Fatima Mehmood,
• Abstract要約: 我々は、GAFM(Gated-Attention Feature-Fusion Module)を組み込んだResNet50モデルを拡張した最先端の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。 我々のアーキテクチャは、衛星画像からグローバルな特徴とローカルな特徴の両方をキャプチャする能力を向上させるために設計されており、より正確な貧困推定に繋がる。 このモデルは75%のR2スコアを達成し、貧困マッピングにおける既存の先行手法を著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6631181391704224
• License:
• Abstract: This research paper addresses the significant challenge of accurately estimating poverty levels using deep learning, particularly in developing regions where traditional methods like household surveys are often costly, infrequent, and quickly become outdated. To address these issues, we propose a state-of-the-art Convolutional Neural Network (CNN) architecture, extending the ResNet50 model by incorporating a Gated-Attention Feature-Fusion Module (GAFM). Our architecture is designed to improve the model's ability to capture and combine both global and local features from satellite images, leading to more accurate poverty estimates. The model achieves a 75% R2 score, significantly outperforming existing leading methods in poverty mapping. This improvement is due to the model's capacity to focus on and refine the most relevant features, filtering out unnecessary data, which makes it a powerful tool for remote sensing and poverty estimation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、特に家庭調査のような伝統的な手法が費用がかかり、頻度が低く、時代遅れになり、急速に時代遅れになる発展途上国において、ディープラーニングを用いた貧困レベルを正確に推定する重要な課題について論じる。 これらの課題に対処するために,Gated-Attention Feature-Fusion Module (GAFM)を導入してResNet50モデルを拡張した,最先端の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。 我々のアーキテクチャは、衛星画像からグローバルな特徴とローカルな特徴を捕捉し、組み合わせることにより、より正確な貧困推定を実現するために設計されている。 このモデルは75%のR2スコアを達成し、貧困マッピングにおける既存の先行手法を著しく上回っている。 この改善は、モデルが最も重要な機能に集中し、洗練し、不要なデータをフィルタリングすることで、リモートセンシングと貧困評価のための強力なツールになるためである。

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