Which country is this picture from? New data and methods for DNN-based country recognition

要約

写真が撮影された国を認識することには、フェイク ニュースの識別や偽情報キャンペーンの防止など、多くの潜在的な用途があります。
以前の研究は、写真が撮影された地理座標の推定に焦点を当てていました。
しかし、画像がどの国で撮影されたかを認識することは、空間座標を推定するよりも、意味論的および法医学的な観点からより重要である可能性があります。
上記の枠組みの中で、本書は 2 つの貢献を提供します。
まず、380 万のジオタグ付き画像を含む VIPPGeo データセットを紹介します。
次に、データセットを使用して、国認識問題を分類問題としてキャストするモデルをトレーニングしました。
実験は、私たちのモデルが現在の最先端技術よりも優れた結果を提供することを示しています。
特に、地理座標を推定してから、写真が撮影された国までさかのぼるよりも、ネットワークに国を特定するように依頼する方が良い結果が得られることがわかりました。

要約(オリジナル)

Recognizing the country where a picture has been taken has many potential applications, such as identification of fake news and prevention of disinformation campaigns. Previous works focused on the estimation of the geo-coordinates where a picture has been taken. Yet, recognizing in which country an image was taken could be more critical, from a semantic and forensic point of view, than estimating its spatial coordinates. In the above framework, this paper provides two contributions. First, we introduce the VIPPGeo dataset, containing 3.8 million geo-tagged images. Secondly, we used the dataset to train a model casting the country recognition problem as a classification problem. The experiments show that our model provides better results than the current state of the art. Notably, we found that asking the network to identify the country provides better results than estimating the geo-coordinates and then tracing them back to the country where the picture was taken.

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