論文の概要: Robustness to Geographic Distribution Shift Using Location Encoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02036v2
- Date: Sun, 10 Aug 2025 00:51:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 16:55:52.071216
- Title: Robustness to Geographic Distribution Shift Using Location Encoders
- Title（参考訳）: 位置エンコーダを用いた地理的分布変化に対するロバスト性
- Authors: Ruth Crasto,
- Abstract要約: 地理分布の変化は、トレーニングデータセットにおける地球上の位置の分布がテスト時に見られるものと異なるときに起こる。
本稿では,連続的な学習可能なドメイン割り当てをモデル化するための位置エンコーダを提案する。
非パラメトリックな正弦コサインエンコーダと事前訓練された位置エンコーダの両方が、地理的分布シフトに対するロバスト性を改善するための標準領域適応手法と併用可能であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Geographic distribution shift arises when the distribution of locations on Earth in a training dataset is different from what is seen at test time. The most common approaches to tackling geographic distribution shift treat regions delimited by administrative boundaries such as countries or continents as separate domains and apply standard domain adaptation methods, ignoring geographic coordinates that are often available as metadata. This paper proposes the use of location encoders for modeling continuous, learnable domain assignment. We show how both non-parametric sine-cosine encoders and pre-trained location encoders can be used in conjunction with standard domain adaptation methods for improved robustness to geographic distribution shift. Our proposed methods achieve new state-of-the-art results on two geo-tagged remote sensing datasets from the WILDS benchmark. We have made our code publicly available at: https://github.com/crastoru/wilds-geoshift.
- Abstract（参考訳）: 地理分布の変化は、トレーニングデータセットにおける地球上の位置の分布がテスト時に見られるものと異なるときに起こる。
地理的分布シフトに対処する最も一般的なアプローチは、国や大陸などの行政境界によって区切られた地域を別個のドメインとして扱い、標準的なドメイン適応手法を適用し、しばしばメタデータとして利用できる地理的座標を無視している。
本稿では,連続的な学習可能なドメイン割り当てをモデル化するための位置エンコーダを提案する。
非パラメトリックな正弦コサインエンコーダと事前訓練された位置エンコーダの両方が、地理的分布シフトに対するロバスト性を改善するための標準領域適応手法と併用可能であることを示す。
提案手法は、WILDSベンチマークから得られた2つのジオタグ付きリモートセンシングデータセットに対して、最先端の新たな結果を得る。
コードについては、https://github.com/crastoru/wilds-geoshift.comで公開しています。
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