論文の概要: Nearest Neighbor Based Out-of-Distribution Detection in Remote Sensing Scene Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16616v1
• Date: Wed, 29 Mar 2023 12:02:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 14:58:10.728108
• Title: Nearest Neighbor Based Out-of-Distribution Detection in Remote Sensing Scene Classification
• Title（参考訳）: リモートセンシングシーン分類における近距離近傍の分布外検出
• Authors: Dajana Dimitri\'c, Mitar Simi\'c, Vladimir Risojevi\'c
• Abstract要約: トレーニングデータと異なる分布からのリモートセンシング画像を検出する問題に対処する。 そこで本研究では,最大ソフトマックス確率と近接近傍値に基づく分布検出と検出値の評価を行うベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.222802562733787
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models for image classification are typically trained under the "closed-world" assumption with a predefined set of image classes. However, when the models are deployed they may be faced with input images not belonging to the classes encountered during training. This type of scenario is common in remote sensing image classification where images come from different geographic areas, sensors, and imaging conditions. In this paper we deal with the problem of detecting remote sensing images coming from a different distribution compared to the training data - out of distribution images. We propose a benchmark for out of distribution detection in remote sensing scene classification and evaluate detectors based on maximum softmax probability and nearest neighbors. The experimental results show convincing advantages of the method based on nearest neighbors.
• Abstract（参考訳）: 画像分類のためのディープラーニングモデルは、通常、「クローズドワールド」の仮定の下で事前定義された画像クラスで訓練される。 しかし、モデルがデプロイされると、トレーニング中に遭遇したクラスに属さない入力イメージに直面する可能性がある。 この種のシナリオは、異なる地理的領域、センサー、撮像条件から画像がやってくるリモートセンシング画像分類において一般的である。 本稿では,異なる分布からのリモートセンシング画像を検出する問題を,分布画像から抽出したトレーニングデータと比較して扱う。 本研究では,リモートセンシングシーン分類における分布検出の指標を提案し,最大ソフトマックス確率と最寄り近傍に基づく検出器の評価を行う。 実験の結果,最寄りの近傍に基づく方法の説得力のあるアドバンテージが得られた。

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