論文の概要: ECLAD: Extracting Concepts with Local Aggregated Descriptors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04531v3
• Date: Fri, 11 Aug 2023 09:11:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 18:01:24.520792
• Title: ECLAD: Extracting Concepts with Local Aggregated Descriptors
• Title（参考訳）: ECLAD: ローカル集約記述子による概念抽出
• Authors: Andres Felipe Posada-Moreno, Nikita Surya, Sebastian Trimpe
• Abstract要約: そこで本研究では,CNNアクティベーションマップの画素ワイドアグリゲーションから得られた表現に基づいて,概念の自動抽出とローカライズを行う手法を提案する。 本稿では,主成分の画素単位のアノテーションを用いた合成データセットに基づく概念抽出手法の検証手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.470466745237234
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) are increasingly being used in critical systems, where robustness and alignment are crucial. In this context, the field of explainable artificial intelligence has proposed the generation of high-level explanations of the prediction process of CNNs through concept extraction. While these methods can detect whether or not a concept is present in an image, they are unable to determine its location. What is more, a fair comparison of such approaches is difficult due to a lack of proper validation procedures. To address these issues, we propose a novel method for automatic concept extraction and localization based on representations obtained through pixel-wise aggregations of CNN activation maps. Further, we introduce a process for the validation of concept-extraction techniques based on synthetic datasets with pixel-wise annotations of their main components, reducing the need for human intervention. Extensive experimentation on both synthetic and real-world datasets demonstrates that our method outperforms state-of-the-art alternatives.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、ロバスト性とアライメントが重要となる重要なシステムでますます使われている。 この文脈において、説明可能な人工知能の分野は、概念抽出によるcnnの予測過程の高レベルな説明の生成を提案している。 これらの手法は、画像に概念が存在するかどうかを検出することができるが、その位置を特定できない。 さらに、適切な検証手順が欠如しているため、このようなアプローチを公平に比較することは困難である。 そこで本研究では,CNNアクティベーションマップの画素ワイドアグリゲーションから得られた表現に基づいて,概念の自動抽出とローカライズを行う手法を提案する。 さらに,主成分の画素別アノテーションを用いた合成データセットに基づく概念抽出手法の検証プロセスを導入し,人間の介入の必要性を低減した。 合成と実世界の両方のデータセットに対する大規模な実験は、我々の手法が最先端の代替よりも優れていることを示す。

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