Fugu-MT 論文翻訳(概要): Decoding CNN based Object Classifier Using Visualization

論文の概要: Decoding CNN based Object Classifier Using Visualization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07482v1
Date: Wed, 15 Jul 2020 05:01:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-10 05:10:14.740680
Title: Decoding CNN based Object Classifier Using Visualization
Title（参考訳）: 可視化を用いたCNNに基づくオブジェクト分類器のデコード
Authors: Abhishek Mukhopadhyay, Imon Mukherjee, Pradipta Biswas
Abstract要約: CNNのさまざまな畳み込み層で抽出される特徴の種類を視覚化する。アクティベーションのヒートマップを可視化することは、CNNが画像内の異なるオブジェクトを分類し、ローカライズする方法を理解するのに役立ちます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.666597301197889
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper investigates how working of Convolutional Neural Network (CNN) can be explained through visualization in the context of machine perception of autonomous vehicles. We visualize what type of features are extracted in different convolution layers of CNN that helps to understand how CNN gradually increases spatial information in every layer. Thus, it concentrates on region of interests in every transformation. Visualizing heat map of activation helps us to understand how CNN classifies and localizes different objects in image. This study also helps us to reason behind low accuracy of a model helps to increase trust on object detection module.
Abstract（参考訳）: 本稿では、自動運転車の機械認識の文脈における可視化を通して、CNN(Convolutional Neural Network)の動作をいかに説明できるかを検討する。我々は、CNNの異なる畳み込み層でどのような特徴が抽出されるのかを可視化し、CNNが各層の空間情報をどのように徐々に増加させるかを理解するのに役立つ。したがって、すべての変革における関心領域に集中する。活性化の熱マップの可視化は、CNNが画像内の異なるオブジェクトを分類し、ローカライズする方法を理解するのに役立つ。この研究は、モデルの低い精度の裏でオブジェクト検出モジュールの信頼性を高めるのにも役立ちます。

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