Aerial Image Classification in Scarce and Unconstrained Environments via Conformal Prediction

要約

このペーパーでは、制約のない環境での多様なイベントを特徴とする挑戦的な航空画像データセットに関するコンフォーマル予測方法の包括的な経験的分析を提示します。
Conformal Predictionは、分類器の出力を取得し、それを可能性のあるラベルのセットに変換する強力な事後手法であり、真のラベルのカバレッジに関する統計的保証を提供します。
標準ベンチマークの評価とは異なり、我々の調査では、データスカースと非常に可変的な実世界の設定の複雑さに対処しています。
限られたラベル付きデータを微調整して、有益な予測セットを生成するために、制限されたデータで微調整された、事前に守られたモデル（MobileNet、Densenet、およびResnet）を活用する有効性を調査します。
キャリブレーションの影響をさらに評価するために、2つの並列パイプライン（温度スケーリングの有無にかかわらず）を検討し、2つの重要なメトリックを使用してパフォーマンスを評価します。経験的カバレッジと平均予測セットサイズです。
このセットアップにより、キャリブレーションの選択が信頼性と効率のトレードオフにどのように影響するかを体系的に調べることができます。
私たちの調査結果は、比較的小さなラベル付きサンプルと単純な不適合スコアがあっても、コンフォーマル予測が複雑なタスクの貴重な不確実性の推定値をもたらす可能性があることを示しています。
さらに、私たちの分析により、温度スケーリングはしばしばキャリブレーションに使用されますが、一貫して予測セットが小さくなるわけではなく、アプリケーションで慎重に検討することの重要性を強調していることが明らかになりました。
さらに、我々の結果は、リソース制約の環境での展開のためのコンフォーマル予測パイプライン内のモデル圧縮技術の重要な可能性を強調しています。
私たちの観察に基づいて、私たちは将来の研究を、コンフォーマル予測パフォーマンスに対する騒々しいまたは曖昧なラベルの影響を掘り下げ、効果的なモデル削減戦略を探求することを提唱しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a comprehensive empirical analysis of conformal prediction methods on a challenging aerial image dataset featuring diverse events in unconstrained environments. Conformal prediction is a powerful post-hoc technique that takes the output of any classifier and transforms it into a set of likely labels, providing a statistical guarantee on the coverage of the true label. Unlike evaluations on standard benchmarks, our study addresses the complexities of data-scarce and highly variable real-world settings. We investigate the effectiveness of leveraging pretrained models (MobileNet, DenseNet, and ResNet), fine-tuned with limited labeled data, to generate informative prediction sets. To further evaluate the impact of calibration, we consider two parallel pipelines (with and without temperature scaling) and assess performance using two key metrics: empirical coverage and average prediction set size. This setup allows us to systematically examine how calibration choices influence the trade-off between reliability and efficiency. Our findings demonstrate that even with relatively small labeled samples and simple nonconformity scores, conformal prediction can yield valuable uncertainty estimates for complex tasks. Moreover, our analysis reveals that while temperature scaling is often employed for calibration, it does not consistently lead to smaller prediction sets, underscoring the importance of careful consideration in its application. Furthermore, our results highlight the significant potential of model compression techniques within the conformal prediction pipeline for deployment in resource-constrained environments. Based on our observations, we advocate for future research to delve into the impact of noisy or ambiguous labels on conformal prediction performance and to explore effective model reduction strategies.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google