Abstrakt. Datorseendemetoder som kvantifierar den urbana miljön används i allt högre grad för att studera förhållandet mellan stadens fysiska utseende och invånarnas beteende och hälsa. Men genomströmningen av nuvarande metoder är alltför begränsad för att kvantifiera uppfattningen om städer över hela världen. För att ta itu med denna utmaning introducerar vi en ny crowdsourced dataset med 110,988 bilder från 56 städer, och 1,170 000 parvisa jämförelser som tillhandahålls av 81.630 online-volontärer längs sex perceptuella attribut: säkra, livliga, tråkiga, rika, deprimerande och vackra. Med hjälp av dessa data tränar vi en Siamese-liknande konvolutionell neural arkitektur, som lär sig av en gemensam klassificering och rankning förlust, att förutsäga mänskliga bedömningar av parvisa bildjämförelser. Våra resultat visar att crowdsourcing kombinerat med neurala nätverk kan producera urbana perceptionsdata på global skala.
Senaste arbetet fångar upp denna idé och tränar en Siamese-liknande konvolutionell neural arkitektur på bildpar för att förutsäga uppfattning av urbana scener REF.
Deep Learning the City : Quantifying Urban Perception At A Global Scale
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}