Remote sensing satellites capture the cyclic dynamics of our Planet in regular time intervals recorded in satellite time series data. End-to-end trained deep learning models use this time series data to make predictions at a large scale, for instance, to produce up-to-date crop cover maps. Most time series classification approaches focus on the accuracy of predictions. However, the earliness of the prediction is also of great importance since coming to an early decision can make a crucial difference in time-sensitive applications. In this work, we present an End-to-End Learned Early Classification of Time Series (ELECTS) model that estimates a classification score and a probability of whether sufficient data has been observed to come to an early and still accurate decision. ELECTS is modular: any deep time series classification model can adopt the ELECTS conceptual idea by adding a second prediction head that outputs a probability of stopping the classification. The ELECTS loss function then optimizes the overall model on a balanced objective of earliness and accuracy. Our experiments on four crop classification datasets from Europe and Africa show that ELECTS allows reaching state-of-the-art accuracy while reducing the quantity of data massively to be downloaded, stored, and processed. The source code is available at https://github.com/marccoru/elects.


翻译:在这项工作中,我们提出了一个时间序列的终至期末早期分类模型(ELECTS)模型,用以估计一个分类得分和是否观察到足够数据以早日作出准确决定的可能性。ELECTS是模块化的:任何深度时间序列分类模型都可以采用ELECTS的概念构想,方法是增加一个第二个预测头,即产出有可能停止分类。ELECTS损失功能随后将整个模型优化到一个均衡的准确性和准确性目标。我们在欧洲和非洲的四个作物分类数据集的实验显示,ELECTS能够达到“状态”和“艺术”的准确性,同时将存储数据源/数字进行下载。

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