Fugu-MT 論文翻訳(概要): Model Stitching and Visualization How GAN Generators can Invert Networks in Real-Time

論文の概要: Model Stitching and Visualization How GAN Generators can Invert Networks in Real-Time

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02181v1
Date: Sat, 4 Feb 2023 15:28:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-02-07 19:37:02.510082
Title: Model Stitching and Visualization How GAN Generators can Invert Networks in Real-Time
Title（参考訳）: gan発生器がリアルタイムにネットワークを反転させるモデルステッチングと可視化
Abstract要約: 畳み込みを利用したGANジェネレータを用いて,分類とセマンティックセグメンテーションネットワークの活性化を可視化する手法を提案する。我々は、AFHQの野生動物画像と、染色組織サンプルの実際のデジタル病理スキャンを用いて、我々のアプローチを検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Critical applications, such as in the medical field, require the rapid provision of additional information to interpret decisions made by deep learning methods. In this work, we propose a fast and accurate method to visualize activations of classification and semantic segmentation networks by stitching them with a GAN generator utilizing convolutions. We test our approach on images of animals from the AFHQ wild dataset and real-world digital pathology scans of stained tissue samples. Our method provides comparable results to established gradient descent methods on these datasets while running about two orders of magnitude faster.
Abstract（参考訳）: 医療分野における批判的応用は、深層学習手法による決定を解釈するために、追加情報を迅速に提供する必要がある。本研究では,畳み込みを利用したGANジェネレータを用いて,分類とセマンティックセグメンテーションネットワークの活性化を高速かつ正確に可視化する手法を提案する。 afhq野生動物データセットの動物画像とステンド組織標本の現実世界のデジタル病理スキャンを用いて実験を行った。提案手法は,これらのデータセット上で,約2桁高速に動作しながら,確立された勾配降下法に匹敵する結果を与える。

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