論文の概要: BOREx: Bayesian-Optimization--Based Refinement of Saliency Map for
Image- and Video-Classification Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.17130v1
- Date: Mon, 31 Oct 2022 08:25:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-01 16:17:13.262860
- Title: BOREx: Bayesian-Optimization--Based Refinement of Saliency Map for
Image- and Video-Classification Models
- Title（参考訳）: borex:bayesian-optimization--画像およびビデオ分類モデルのための塩分マップの改良
- Authors: Atsushi Kikuchi, Kotaro Uchida, Masaki Waga, Kohei Suenaga
- Abstract要約: そこで本研究では, 熱マップを改良するブラックボックス法を提案する。
BORExは画像とビデオの分類結果の低品質なヒートマップを改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4911092205861822
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Explaining a classification result produced by an image- and
video-classification model is one of the important but challenging issues in
computer vision. Many methods have been proposed for producing heat-map--based
explanations for this purpose, including ones based on the white-box approach
that uses the internal information of a model (e.g., LRP, Grad-CAM, and
Grad-CAM++) and ones based on the black-box approach that does not use any
internal information (e.g., LIME, SHAP, and RISE). We propose a new black-box
method BOREx (Bayesian Optimization for Refinement of visual model Explanation)
to refine a heat map produced by any method. Our observation is that a
heat-map--based explanation can be seen as a prior for an explanation method
based on Bayesian optimization. Based on this observation, BOREx conducts
Gaussian process regression (GPR) to estimate the saliency of each pixel in a
given image starting from the one produced by another explanation method. Our
experiments statistically demonstrate that the refinement by BOREx improves
low-quality heat maps for image- and video-classification results.
- Abstract（参考訳）: 画像と映像の分類モデルによって生成された分類結果を説明することは、コンピュータビジョンにおいて重要だが挑戦的な問題の1つである。
この目的のために、モデルの内部情報(例えば、LRP、Grad-CAM、Grad-CAM++)を使用するホワイトボックスアプローチと、内部情報(例えば、LIME、SHAP、RISE)を使用しないブラックボックスアプローチに基づくものを含む、熱マップベースの説明を作成するための多くの方法が提案されている。
我々は,任意の手法で生成する熱マップを洗練するために,新しいブラックボックス法borex (bayesian optimization forfine of visual model description)を提案する。
我々は,ベイズ最適化に基づく説明法の先行として,ヒートマップに基づく説明を見ることができることを観察した。
この観測に基づいて、BORExはガウス過程回帰(GPR)を行い、別の説明法で生成された画像から、所定の画像中の各画素の塩分量を推定する。
我々の実験は,BORExによる改良により,画像と映像の分類結果の低品質な熱マップが改良されることを統計的に証明した。
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