論文の概要: Uncertainty Guarantees on Automated Precision Weeding using Conformal Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07185v1
- Date: Mon, 13 Jan 2025 10:30:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:29:38.511010
- Title: Uncertainty Guarantees on Automated Precision Weeding using Conformal Prediction
- Title（参考訳）: コンフォーマル予測を用いた自動精密雑草の不確実性保証
- Authors: Paul Melki, Lionel Bombrun, Boubacar Diallo, Jérôme Dias, Jean-Pierre da Costa,
- Abstract要約: 本稿では,深層学習に基づく画像分類による精密雑草作業における共形予測について述べる。
共形予測手法の詳細なプレゼンテーションの後、このパイプラインを実世界の2つのシナリオで評価する。
以上の結果から,少なくとも90%の雑草散布が保証されていることが確認できた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5172964916120902
- License:
- Abstract: Precision agriculture in general, and precision weeding in particular, have greatly benefited from the major advancements in deep learning and computer vision. A large variety of commercial robotic solutions are already available and deployed. However, the adoption by farmers of such solutions is still low for many reasons, an important one being the lack of trust in these systems. This is in great part due to the opaqueness and complexity of deep neural networks and the manufacturers' inability to provide valid guarantees on their performance. Conformal prediction, a well-established methodology in the machine learning community, is an efficient and reliable strategy for providing trustworthy guarantees on the predictions of any black-box model under very minimal constraints. Bridging the gap between the safe machine learning and precision agriculture communities, this article showcases conformal prediction in action on the task of precision weeding through deep learning-based image classification. After a detailed presentation of the conformal prediction methodology and the development of a precision spraying pipeline based on a ''conformalized'' neural network and well-defined spraying decision rules, the article evaluates this pipeline on two real-world scenarios: one under in-distribution conditions, the other reflecting a near out-of-distribution setting. The results show that we are able to provide formal, i.e. certifiable, guarantees on spraying at least 90% of the weeds.
- Abstract（参考訳）: 精密農業全般、特に精密雑草は、ディープラーニングとコンピュータビジョンの大きな進歩の恩恵を受けている。
さまざまな商用ロボティクスソリューションがすでに利用可能であり、デプロイされている。
しかし、このようなソリューションの農家による採用は、多くの理由から依然として低く、これらのシステムに対する信頼の欠如が重要な点である。
これは、ディープニューラルネットワークの不透明さと複雑さ、そしてメーカーが彼らのパフォーマンスに対する有効な保証を提供できないためである。
機械学習コミュニティで確立された方法論であるコンフォーマル予測は、非常に最小限の制約の下で、ブラックボックスモデルの予測に対して信頼できる保証を提供するための、効率的で信頼性の高い戦略である。
本稿では,安全な機械学習と精密農業社会のギャップを埋めて,深層学習による画像分類による精密雑草の課題に対する共形予測を示す。
共形予測手法の詳細なプレゼンテーションと'コンフォーマル化'ニューラルネットワークに基づく精密噴霧パイプラインの開発に続いて,本論文では,このパイプラインを2つの現実シナリオ – 分布内条件下で評価し,一方は分布外条件を反映する。
以上の結果から,少なくとも90%の雑草散布が保証されていることが確認できた。
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