Jan, 2024

增强地球观测数据预测置信度的潜在空间度量

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TL;DR通过利用变分自编码器架构，本研究提出了一种衡量机器学习模型预测置信度的新方法，特别针对利用地球观测数据进行回归任务，以蚊子数量估计为重点。这种方法通过观测数据的潜在空间表示来派生置信度度量，建立了潜在表示的欧式距离与单个蚊子数量预测的绝对误差之间的相关性。我们的研究着重于意大利威尼托地区和德国上莱茵河流域的地球观测数据集，重点关注蚊子数量较为显著的地区。一个关键发现是蚊子数量预测的绝对误差与所提出置信度度量之间的相关性达到 0.46，这一相关性意味着一种稳健的新指标，用于量化人工智能模型在地球观测数据分析和蚊子数量研究中预测的可靠性和可信度的提升。
发现论文，激发创造
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    利用未标记的地球观测数据创建多模态预训练数据集，通过多模态预训练任务，提出了改进的 ConvNeXt V2 架构的 Multi-Pretext Masked Autoencoder (MP-MAE) 方法，证明多模态预训练可以显著提高图像分类和语义分割的性能，以及标签和参数的效率。

    May, 2024

  • 预测未知空间？估算空间预测模型的适用面积

    通过提出新的 “不相似指数” 和 “适用范围” 的概念，研究了预测模型的适用性问题，并得出了一种确定模型可靠应用区域的方法。

    May, 2020

  • 监督自编码神经网络潜空间配置的泛化改进

    本文研究了自编码器的潜在空间（LS）属性，并提出了两种获得期望拓扑结构的 LS 配置方法。研究表明，利用几何损失项直接作用于 LS 的损失配置方法可以可靠地获得期望的 LS 配置，从而可以在 LS 中定义相似性度量来预测标签或估计多个输入的相似性，而无需使用解码器或分类器。研究还证明，使用所提出的方法训练的有监督自编码器在纹理分类方面表现良好，并且可以在没有微调的情况下很好地泛化到来自 LIP、Market1501 和 WildTrack 数据集的未见数据，甚至可以用于评估未见类的相似性。此外，通过跨数据集搜索和基于文本查询进行文本搜索的实验证明了预配置的 LS 相似性估计的优势，而无需使用语言模型。

    Feb, 2024

  • A$^{2}$-MAE：一种基于锚点感知屏蔽自编码器的空时谱统一遥感预训练方法

    利用遥感数据构建了一个空间 - 时间 - 光谱结构化数据集（STSSD），并提出了一个新方法（A$^{2}$-MAE），通过预训练相互补充不同类型的遥感图像和地理信息来重构遮蔽补丁，实现了多种下游任务的全面改进。

    Jun, 2024

  • 用于现实世界异常分类的潜在空间群集调节

    自动驾驶领域的异常是自动驾驶车辆大规模部署的主要障碍。本研究聚焦于包含各种类型和尺寸的异常的城市场景的高分辨率摄像头数据。基于变分自动编码器，我们将其潜在空间设为条件，将样本分类为正常数据或异常数据。为了特别强调小的异常，我们进行了实验，在额外的输入中提供了差异图，并评估其对检测性能的影响。我们的方法将正常数据和异常数据分离到孤立的聚类中，同时还能重构高质量的图像，从而产生有意义的潜在表示。

    Sep, 2023

  • 超越 RMSE 和 MAE：引入 EAUC 揭示二元回归模型中的隐藏偏见和不公平

    本研究介绍了对双元回归模型的偏差感知评估以避免在关键现实应用中潜在的不公平和风险，证明了使用 Eccentricity-Area Under the Curve 作为补充指标可以量化被称为偏心偏差的现象。

    Jan, 2024

  • 利用符合预测的不确定性定量化地球观测中的概率机器学习

    人工智能系统中使用不可靠的预测会对决策产生负面影响，而基于模型不可知性量化的符合性预测方法可以解决这个问题，特别是在地球观测应用中，该方法可以提供可靠的不确定性信息并增强可靠性。

    Jan, 2024

  • GeoMAE：自监督点云预训练的掩蔽几何目标预测

    本文介绍了一种基于几何特征重建的点云表示学习框架，其中包括三个点云专有的自监督学习目标，即质心预测、表面法线估计和曲率预测。该框架采用自监督学习方法，创造有意义的任务，相互促进模型更好地推理点云的精细几何结构。通过训练后，该模型在物体检测、分割和多目标跟踪等任务上均实现了显著的表现提升。

    May, 2023

  • PhilEO Bench: 评估地理空间基础模型

    本研究介绍了 PhilEO Bench，这是一个用于评估遥感基础模型的创新评估框架，其中包括一个测试平台和一个包含建筑密度估计、道路分割和土地覆盖分类三个下游任务的 400GB Sentinel-2 数据集。通过使用该框架对 Prithvi 和 SatMAE 等不同基础模型进行多个 n-shot 和收敛率的实验评估。

    Jan, 2024

  • 深度相关性感知的核化自编码器在网络安全中的异常检测

    本文提出了一种利用鲁棒的马哈拉诺比斯距离度量潜在维度相关性的基于核心自动编码器的异常检测方法来有效检测近距离和远距离异常值的方法。

    Jan, 2023