論文の概要: Large-scale School Mapping using Weakly Supervised Deep Learning for Universal School Connectivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14870v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 14:06:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:31:13.181116
• Title: Large-scale School Mapping using Weakly Supervised Deep Learning for Universal School Connectivity
• Title（参考訳）: 弱教師付き深層学習を用いた大規模学校マッピングによる学校接続性向上
• Authors: Isabelle Tingzon, Utku Can Ozturk, Ivan Dotu,
• Abstract要約: 弱教師付き深層学習技術を用いて高解像度衛星画像に学校を配置するコスト効率でスケーラブルな手法を提案する。 ビジョントランスフォーマーと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせた私たちの最良のモデルは、10のパイロットアフリカ諸国で0.96以上のAUPRC値を達成しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Improving global school connectivity is critical for ensuring inclusive and equitable quality education. To reliably estimate the cost of connecting schools, governments and connectivity providers require complete and accurate school location data - a resource that is often scarce in many low- and middle-income countries. To address this challenge, we propose a cost-effective, scalable approach to locating schools in high-resolution satellite images using weakly supervised deep learning techniques. Our best models, which combine vision transformers and convolutional neural networks, achieve AUPRC values above 0.96 across 10 pilot African countries. Leveraging explainable AI techniques, our approach can approximate the precise geographical coordinates of the school locations using only low-cost, classification-level annotations. To demonstrate the scalability of our method, we generate nationwide maps of school location predictions in African countries and present a detailed analysis of our results, using Senegal as our case study. Finally, we demonstrate the immediate usability of our work by introducing an interactive web mapping tool to streamline human-in-the-loop model validation efforts by government partners. This work successfully showcases the real-world utility of deep learning and satellite images for planning regional infrastructure and accelerating universal school connectivity.
• Abstract（参考訳）: グローバルな学校接続性の向上は、包括的で公平な品質教育を保証するために重要である。 学校、政府、接続プロバイダの接続コストを確実に見積もるためには、完全な正確な学校位置情報が必要です。 この課題に対処するために、弱い教師付き深層学習技術を用いて高解像度衛星画像中の学校を探索するコスト効率でスケーラブルなアプローチを提案する。 ビジョントランスフォーマーと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせた私たちの最良のモデルは、10のパイロットアフリカ諸国で0.96以上のAUPRC値を達成しています。 説明可能なAI技術を活用することで、低コストの分類レベルのアノテーションのみを用いて、学校の位置の正確な地理的座標を近似することができる。 本手法のスケーラビリティを実証するため,アフリカ諸国の学校立地予測の全国地図を作成し,セネガルをケーススタディとして,その結果を詳細に分析した。 最後に,政府パートナーによるヒューマン・イン・ザ・ループ・モデル検証作業の合理化を目的とした対話型Webマッピングツールを導入することで,作業の即時利用性を実証した。 この研究は、地域のインフラを計画し、学校とのコネクティビティを加速するために、ディープラーニングと衛星画像の現実世界の有用性を実証することに成功した。

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