論文の概要: A differentiable Gaussian Prototype Layer for explainable Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14361v1
• Date: Sun, 25 Jun 2023 22:33:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 15:13:03.307971
• Title: A differentiable Gaussian Prototype Layer for explainable Segmentation
• Title（参考訳）: 説明可能なセグメンテーションのための微分可能なガウス原型層
• Authors: Michael Gerstenberger, Steffen Maa{\ss}, Peter Eisert, Sebastian Bosse
• Abstract要約: 勾配に基づくプロトタイプ学習のための勾配ベースのプロトタイプ層を導入する。 説明可能なニューラルネットワークのための新しいビルディングブロックとして使用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.258592531141818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a Gaussian Prototype Layer for gradient-based prototype learning and demonstrate two novel network architectures for explainable segmentation one of which relies on region proposals. Both models are evaluated on agricultural datasets. While Gaussian Mixture Models (GMMs) have been used to model latent distributions of neural networks before, they are typically fitted using the EM algorithm. Instead, the proposed prototype layer relies on gradient-based optimization and hence allows for end-to-end training. This facilitates development and allows to use the full potential of a trainable deep feature extractor. We show that it can be used as a novel building block for explainable neural networks. We employ our Gaussian Prototype Layer in (1) a model where prototypes are detected in the latent grid and (2) a model inspired by Fast-RCNN with SLIC superpixels as region proposals. The earlier achieves a similar performance as compared to the state-of-the art while the latter has the benefit of a more precise prototype localization that comes at the cost of slightly lower accuracies. By introducing a gradient-based GMM layer we combine the benefits of end-to-end training with the simplicity and theoretical foundation of GMMs which will allow to adapt existing semi-supervised learning strategies for prototypical part models in future.
• Abstract（参考訳）: 勾配に基づくプロトタイプ学習のためのガウス型プロトタイプレイヤを導入し、領域提案に依存する説明可能なセグメンテーションのための2つの新しいネットワークアーキテクチャを実証する。 どちらのモデルも農業データセットで評価される。 ガウス混合モデル(GMM)は、ニューラルネットワークの潜時分布をモデル化するのに使われてきたが、一般的にはEMアルゴリズムを用いる。 代わりに、提案されたプロトタイプ層は勾配に基づく最適化に依存し、エンドツーエンドのトレーニングを可能にする。 これにより開発が容易になり、訓練可能な深層特徴抽出器の潜在能力を最大限に活用することができる。 説明可能なニューラルネットワークのための新しいビルディングブロックとして使用できることを示す。 我々は(1)潜在格子でプロトタイプが検出されるモデルと(2)領域提案としてSLICスーパーピクセルを用いたFast-RCNNにインスパイアされたモデルにガウス原型層を用いる。 前者は最先端技術と同等のパフォーマンスを達成し、後者はわずかに低い精度でより正確なプロトタイプローカライゼーションの利点がある。 グラデーションベースのGMMレイヤーを導入することで、エンド・ツー・エンドトレーニングの利点とGMMのシンプルさと理論的基礎を組み合わせることで、将来的には既存の半教師付き学習戦略を原始的部分モデルに適応させることができる。

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