Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deformable ProtoPNet: An Interpretable Image Classifier Using Deformable Prototypes

論文の概要: Deformable ProtoPNet: An Interpretable Image Classifier Using Deformable Prototypes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15000v3
Date: Thu, 2 May 2024 20:21:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-06 18:35:59.344583
Title: Deformable ProtoPNet: An Interpretable Image Classifier Using Deformable Prototypes
Title（参考訳）: Deformable ProtoPNet:Deformable Prototypesを用いた解釈可能な画像分類器
Authors: Jon Donnelly, Alina Jade Barnett, Chaofan Chen,
Abstract要約: 本稿では,Deformable Part Network(Deformable ProtoPNet)を提案する。このモデルは、学習中に学習したプロトタイプと比較し、入力画像の分類を行い、「これのように見える」という形で説明を与える。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8515366468594765
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a deformable prototypical part network (Deformable ProtoPNet), an interpretable image classifier that integrates the power of deep learning and the interpretability of case-based reasoning. This model classifies input images by comparing them with prototypes learned during training, yielding explanations in the form of "this looks like that." However, while previous methods use spatially rigid prototypes, we address this shortcoming by proposing spatially flexible prototypes. Each prototype is made up of several prototypical parts that adaptively change their relative spatial positions depending on the input image. Consequently, a Deformable ProtoPNet can explicitly capture pose variations and context, improving both model accuracy and the richness of explanations provided. Compared to other case-based interpretable models using prototypes, our approach achieves state-of-the-art accuracy and gives an explanation with greater context. The code is available at https://github.com/jdonnelly36/Deformable-ProtoPNet.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Deformable ProtoPNet(Deformable ProtoPNet)という,ディープラーニングのパワーとケースベース推論の解釈可能性を統合した解釈可能な画像分類器を提案する。このモデルは、訓練中に学習したプロトタイプと比較することで入力画像の分類を行い、「これに似ている」という形で説明を与える。しかし、従来の手法では空間的に剛性のあるプロトタイプが用いられていたが、空間的に柔軟なプロトタイプを提案することでこの欠点に対処する。各プロトタイプは、入力画像に応じて相対的な空間位置を適応的に変化させるいくつかの原型部品で構成されている。その結果、Deformable ProtoPNetは、ポーズのバリエーションとコンテキストを明示的にキャプチャし、モデル精度と提供された説明の豊かさの両方を改善することができる。プロトタイプを用いた他のケースベース解釈モデルと比較して,本手法は最先端の精度を実現し,よりコンテキストの高い説明を与える。コードはhttps://github.com/jdonnelly36/Deformable-ProtoPNetで公開されている。

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