Road networks are among the most essential components of a country's infrastructure. By facilitating the movement and exchange of goods, people, and ideas, they support economic and cultural activity both within and across borders. Up-to-date mapping of the the geographical distribution of roads and their quality is essential in high-impact applications ranging from land use planning to wilderness conservation. Mapping presents a particularly pressing challenge in developing countries, where documentation is poor and disproportionate amounts of road construction are expected to occur in the coming decades. We present a new crowd-sourced approach capable of assessing road quality and identify key challenges and opportunities in the transferability of deep learning based methods across domains.


翻译:道路网络是一国基础设施中最基本的组成部分之一。通过便利货物、人员和思想的流动和交流,它们支持境内和跨界的经济和文化活动。公路地理分布及其质量的最新测绘对于从土地使用规划到荒野养护等影响很大的应用至关重要。绘图在发展中国家是一个特别紧迫的挑战,因为发展中国家文件记录不足,预计未来几十年道路建设量将不成比例。我们提出了一种新的由人群组成的新办法,能够评估道路质量,并查明在跨领域的深层次学习方法的可转让性方面的主要挑战和机遇。

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