Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Better Explanations for Object Detection

論文の概要: Towards Better Explanations for Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02744v2
Date: Tue, 6 Jun 2023 04:30:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-07 11:47:36.973128
Title: Towards Better Explanations for Object Detection
Title（参考訳）: オブジェクト検出のためのより良い説明に向けて
Authors: Van Binh Truong, Truong Thanh Hung Nguyen, Vo Thanh Khang Nguyen, Quoc Khanh Nguyen, Quoc Hung Cao
Abstract要約: 本稿では,D-CLOSEと呼ばれるオブジェクト検出モデルについて,その決定を説明する手法を提案する。我々は,YOLOXモデルを用いてMS-COCOデータセットの試験を行い,本手法がD-RISEより優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent advances in Artificial Intelligence (AI) technology have promoted their use in almost every field. The growing complexity of deep neural networks (DNNs) makes it increasingly difficult and important to explain the inner workings and decisions of the network. However, most current techniques for explaining DNNs focus mainly on interpreting classification tasks. This paper proposes a method to explain the decision for any object detection model called D-CLOSE. To closely track the model's behavior, we used multiple levels of segmentation on the image and a process to combine them. We performed tests on the MS-COCO dataset with the YOLOX model, which shows that our method outperforms D-RISE and can give a better quality and less noise explanation.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)技術の最近の進歩は、ほぼすべての分野における利用を促進している。ディープニューラルネットワーク(DNN)の複雑さの増大により、ネットワークの内部動作と決定を説明することがますます難しく、重要になる。しかし、近年のDNNの説明技術のほとんどは、主に分類タスクの解釈に重点を置いている。本稿では,d-closeと呼ばれる任意の物体検出モデルの決定を説明する手法を提案する。モデルの振る舞いを密に追跡するために、画像上の複数のレベルのセグメンテーションとそれらを組み合わせるプロセスを使いました。我々は,YOLOXモデルを用いてMS-COCOデータセットの試験を行い,提案手法がD-RISEより優れ,品質が向上し,ノイズ説明が低くなることを示した。

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