地理空間上のOT：地理的分布シフトを定量化する
arXiv cs.LG / 2026/4/20
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要点
- 本論文は、地理データを扱うコンピュータビジョン/機械学習における外部領域での汎化（out-of-domain generalization）の課題に対し、配備先地域のデータ分布が学習地域からどれだけ離れているかを定量化することを扱っています。
- GeoSpOTとして、地理情報と最適輸送（Optimal Transport）を用いて地理的ドメイン間の距離を計算する手法を提案し、地域をまたいだ適応が成功しそうかを判断することを目指します。
- 実験では、GeoSpOT距離が新しい地理ドメインへの転移の難しさを有効に予測することが示されます。
- また、事前学習済みのロケーションエンコーダの埋め込みが、入力として経度・緯度のみを用いるにもかかわらず、画像/テキスト埋め込みと同等に近い情報を持つことがわかります。
- さらに、GeoSpOT距離はデータ選定を事前に導き、モデルが苦手になりそうな地域を予測する分析ツールにもつながることを示しています。
