論文の概要: Interactive Visual Feature Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15060v2
• Date: Fri, 15 Dec 2023 20:43:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 21:17:21.155531
• Title: Interactive Visual Feature Search
• Title（参考訳）: インタラクティブなビジュアル特徴検索
• Authors: Devon Ulrich and Ruth Fong
• Abstract要約: 視覚特徴探索(Visual Feature Search)は,任意のCNNに適応可能な,インタラクティブな可視化技術である。 このツールを使うと、ユーザーは画像領域をハイライトし、最もよく似たモデル機能を持つデータセットから画像を検索できる。 我々は,医療画像や野生生物の分類など,様々な応用実験を行うことで,モデル行動の異なる側面を解明する方法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.255656003475268
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many visualization techniques have been created to explain the behavior of computer vision models, but they largely consist of static diagrams that convey limited information. Interactive visualizations allow users to more easily interpret a model's behavior, but most are not easily reusable for new models. We introduce Visual Feature Search, a novel interactive visualization that is adaptable to any CNN and can easily be incorporated into a researcher's workflow. Our tool allows a user to highlight an image region and search for images from a given dataset with the most similar model features. We demonstrate how our tool elucidates different aspects of model behavior by performing experiments on a range of applications, such as in medical imaging and wildlife classification.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンモデルの振る舞いを説明するために多くの可視化技術が作成されているが、それらは主に限られた情報を伝える静的図で構成されている。 インタラクティブな視覚化により、ユーザーはモデルの振る舞いをより容易に解釈できるが、その多くは新しいモデルでは簡単に再利用できない。 我々は,任意のcnnに適応可能で,研究者のワークフローに容易に組み込むことのできる,インタラクティブなインタラクティブ可視化であるvisual feature searchを紹介する。 このツールは、ユーザが画像領域を強調表示し、最もよく似たモデル機能を備えたデータセットから画像を検索できる。 我々は,医療画像や野生生物の分類など,様々な応用実験を行うことで,モデル行動の異なる側面を解明する方法を実証する。

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