基于最近邻的遥感场景分类分布外检测
计算机视觉与模式识别
2023-03-30 v1
摘要
用于图像分类的深度学习模型通常在“封闭世界”假设下训练，具有预定义的图像类别集合。然而，当模型被部署时，它们可能面临不属于训练期间所遇类别的输入图像。这类场景在遥感图像分类中很常见，因为图像来自不同的地理区域、传感器和成像条件。在本文中，我们处理检测来自与训练数据不同分布的遥感图像的问题——分布外图像。我们提出了一种用于遥感场景分类中分布外检测的基准，并评估了基于最大softmax概率和最近邻的检测器。实验结果显示了基于最近邻的方法具有令人信服的优势。
引用
@article{arxiv.2303.16616,
title = {Nearest Neighbor Based Out-of-Distribution Detection in Remote Sensing Scene Classification},
author = {Dajana Dimitrić and Mitar Simić and Vladimir Risojević},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.16616},
year = {2023}
}
备注
2023 22nd International Symposium INFOTEH-JAHORINA