論文の概要: OccAM's Laser: Occlusion-based Attribution Maps for 3D Object Detectors
on LiDAR Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06577v1
- Date: Wed, 13 Apr 2022 18:00:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-16 07:38:49.886826
- Title: OccAM's Laser: Occlusion-based Attribution Maps for 3D Object Detectors
on LiDAR Data
- Title(参考訳): OccAMレーザー:LiDARデータを用いた3次元物体検出のためのOcclusion-based Attribution Maps
- Authors: David Schinagl, Georg Krispel, Horst Possegger, Peter M. Roth, Horst
Bischof
- Abstract要約: 本稿では,LiDAR点雲における3次元物体検出のための属性マップを生成する手法を提案する。
これらのマップは、特定のオブジェクトを予測する上で、各3Dポイントの重要性を示している。
本稿では,属性マップの詳細な評価を行い,それらが解釈可能かつ高情報であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.486063950768694
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While 3D object detection in LiDAR point clouds is well-established in
academia and industry, the explainability of these models is a largely
unexplored field. In this paper, we propose a method to generate attribution
maps for the detected objects in order to better understand the behavior of
such models. These maps indicate the importance of each 3D point in predicting
the specific objects. Our method works with black-box models: We do not require
any prior knowledge of the architecture nor access to the model's internals,
like parameters, activations or gradients. Our efficient perturbation-based
approach empirically estimates the importance of each point by testing the
model with randomly generated subsets of the input point cloud. Our
sub-sampling strategy takes into account the special characteristics of LiDAR
data, such as the depth-dependent point density. We show a detailed evaluation
of the attribution maps and demonstrate that they are interpretable and highly
informative. Furthermore, we compare the attribution maps of recent 3D object
detection architectures to provide insights into their decision-making
processes.
- Abstract(参考訳): LiDAR点雲における3次元物体検出は学術や産業において十分に確立されているが、これらのモデルの説明可能性はほとんど探索されていない分野である。
本稿では,これらのモデルの挙動をよりよく理解するために,検出対象に対する帰属マップを生成する手法を提案する。
これらのマップは、特定のオブジェクトを予測する上で、各3Dポイントの重要性を示している。
アーキテクチャに関する事前の知識も、パラメータやアクティベーション、勾配といったモデルの内部へのアクセスも必要ありません。
我々の効率的な摂動に基づくアプローチは、入力点クラウドのランダムに生成されたサブセットを用いてモデルをテストすることにより、各点の重要性を実証的に推定する。
我々のサブサンプリング戦略は、深さ依存点密度などのLiDARデータの特別な特性を考慮に入れている。
本稿では,属性マップの詳細な評価を行い,それらが解釈可能かつ高情報であることを示す。
さらに,最近の3次元オブジェクト検出アーキテクチャの帰属マップを比較し,意思決定プロセスに関する洞察を提供する。
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