RELand：基于可解释不变风险最小化的地雷风险估计
计算机与社会
2023-11-07 v1 机器学习
应用统计
摘要
冲突结束多年后，地雷仍对受战争影响的社区构成威胁，部分原因是排雷任务费力繁重。人道主义排雷行动首先收集待清除地点的相关信息，随后由人类专家分析以判定残留地雷的潜在风险。本文中，我们提出RELand系统以辅助这些任务，其包含三个主要组件。我们（1）提供通用的特征工程与标签分配指南，以增强地雷风险建模的数据集，这些指南广泛适用于全球排雷流程；（2）将地雷存在建模为分类问题，并设计了一种基于稀疏特征掩码与不变风险最小化的新型可解释模型，在近似真实世界排雷操作的恰当协议下进行了广泛评估，显示出相较最先进方法的显著改进；（3）构建交互式网页界面，为排雷组织建议优先区域。我们目前正与哥伦比亚一家人道主义排雷非政府组织合作，该组织在其近期列为排雷优先的两个地区将我们的系统用于实地操作。
引用
@article{arxiv.2311.03115,
title = {RELand: Risk Estimation of Landmines via Interpretable Invariant Risk Minimization},
author = {Mateo Dulce Rubio and Siqi Zeng and Qi Wang and Didier Alvarado and Francisco Moreno and Hoda Heidari and Fei Fang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.03115},
year = {2023}
}