論文の概要: RANGE: Retrieval Augmented Neural Fields for Multi-Resolution Geo-Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19781v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 05:45:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:57:40.141019
• Title: RANGE: Retrieval Augmented Neural Fields for Multi-Resolution Geo-Embeddings
• Title（参考訳）: RANGE:マルチリゾリューションジオ埋め込みのための検索強化ニューラルネットワーク
• Authors: Aayush Dhakal, Srikumar Sastry, Subash Khanal, Adeel Ahmad, Eric Xing, Nathan Jacobs,
• Abstract要約: RANGEと呼ばれる新しい検索戦略を提案する。 分類タスクは最大13.1%、回帰タスクは0.145ドルR2$である。 コードはすべてGitHubでリリースされます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.431269929582643
• License:
• Abstract: The choice of representation for geographic location significantly impacts the accuracy of models for a broad range of geospatial tasks, including fine-grained species classification, population density estimation, and biome classification. Recent works like SatCLIP and GeoCLIP learn such representations by contrastively aligning geolocation with co-located images. While these methods work exceptionally well, in this paper, we posit that the current training strategies fail to fully capture the important visual features. We provide an information theoretic perspective on why the resulting embeddings from these methods discard crucial visual information that is important for many downstream tasks. To solve this problem, we propose a novel retrieval-augmented strategy called RANGE. We build our method on the intuition that the visual features of a location can be estimated by combining the visual features from multiple similar-looking locations. We evaluate our method across a wide variety of tasks. Our results show that RANGE outperforms the existing state-of-the-art models with significant margins in most tasks. We show gains of up to 13.1\% on classification tasks and 0.145 $R^2$ on regression tasks. All our code will be released on GitHub. Our models will be released on HuggingFace.
• Abstract（参考訳）: 地理的位置の表現の選択は、細粒度の種分類、人口密度の推定、バイオメの分類など、幅広い地理空間的タスクのモデルの精度に大きな影響を及ぼす。 SatCLIPやGeoCLIPといった最近の研究は、位置と位置を平行に合わせることで、そのような表現を学習している。 これらの手法は極めてうまく機能するが、本稿では、現在のトレーニング戦略が重要な視覚的特徴を完全に捉えることに失敗していると仮定する。 本稿では,これらの手法から得られる埋め込みが,下流作業において重要な重要な視覚情報を捨てる理由について,情報理論的な視点を提供する。 そこで本研究では,RANGEと呼ばれる新たな検索戦略を提案する。 本手法は,複数の類似した位置の視覚的特徴を組み合わせることで,位置の視覚的特徴を推定できるという直感に基づいて構築する。 我々は様々なタスクにまたがって手法を評価した。 その結果、RANGEは既存の最先端モデルよりも優れており、多くのタスクにおいてかなりの差があることがわかった。 分類タスクは最大13.1\%、回帰タスクは0.145$R^2$である。 コードはすべてGitHubでリリースされます。 私たちのモデルはHuggingFaceでリリースされます。

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