論文の概要: Spatial-Aware Conformal Prediction for Trustworthy Hyperspectral Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01236v1
• Date: Mon, 2 Sep 2024 13:11:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 06:47:21.033833
• Title: Spatial-Aware Conformal Prediction for Trustworthy Hyperspectral Image Classification
• Title（参考訳）: 信頼に値するハイパースペクトル画像分類のための空間認識コンフォーマル予測
• Authors: Kangdao Liu, Tianhao Sun, Hao Zeng, Yongshan Zhang, Chi-Man Pun, Chi-Man Vong,
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像(HSI)分類では、各ピクセルに特定のラベルを割り当て、様々な土地被覆カテゴリを識別する。 本研究では,HSI分類における不確実性定量化手法であるtextitConformal Prediction (CP) の適用性について理論的に評価する。 次に、信頼に値する予測セットをHSI分類器に提供するコンフォメーション手順を提案し、これらのセットが真のラベルをユーザ特定確率で含むことを保証するカバレッジ保証を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.71307720326761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral image (HSI) classification involves assigning specific labels to each pixel to identify various land cover categories. Although deep classifiers have shown high predictive accuracy in this field, quantifying their uncertainty remains a significant challenge, which hinders their application in critical contexts. This study first theoretically evaluates the applicability of \textit{Conformal Prediction} (CP), an emerging technique for uncertainty quantification, in the context of HSI classification. We then propose a conformal procedure that provides HSI classifiers with trustworthy prediction sets, offering coverage guarantees that ensure these sets contain the true labels with a user-specified probability. Building on this foundation, we introduce \textit{Spatial-Aware Conformal Prediction} (\texttt{SACP}), which incorporates essential spatial information inherent in HSIs by aggregating non-conformity scores of pixels with high spatial correlation. Both theoretical and empirical results demonstrate that \texttt{SACP} outperforms standard CP in HSI classification. The source code is accessible at \url{https://github.com/J4ckLiu/SACP}.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)分類では、各ピクセルに特定のラベルを割り当て、様々な土地被覆カテゴリを識別する。 深層分類器はこの分野で高い予測精度を示してきたが、その不確実性を定量化することは重要な課題であり、重要な文脈での応用を妨げる。 本研究ではまず,HSI分類の文脈において,不確実性定量化の新たな手法である \textit{Conformal Prediction} (CP) の適用性について理論的に評価する。 次に、信頼に値する予測セットをHSI分類器に提供するコンフォメーション手順を提案し、これらのセットが真のラベルをユーザ特定確率で含むことを保証するカバレッジ保証を提供する。 この基盤を基盤として,HSIに固有の必須空間情報を,空間相関の高い画素の非整合点を集約して組み込んだ「textit{Spatial-Aware Conformal Prediction} (\texttt{SACP})」を導入する。 理論的および実証的な結果は、'texttt{SACP} が HSI 分類において標準 CP より優れていることを示している。 ソースコードは \url{https://github.com/J4ckLiu/SACP} でアクセスできる。

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