論文の概要: EnTri: Ensemble Learning with Tri-level Representations for Explainable Scene Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12442v1
• Date: Sun, 23 Jul 2023 22:11:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 16:11:21.678876
• Title: EnTri: Ensemble Learning with Tri-level Representations for Explainable Scene Recognition
• Title（参考訳）: EnTri: 説明可能なシーン認識のための3レベル表現によるアンサンブル学習
• Authors: Amirhossein Aminimehr, Amirali Molaei, Erik Cambria
• Abstract要約: ディープラーニングに基づくシーン認識は大きな進歩を遂げているが、その性能にはまだ限界がある。 本稿では,視覚的特徴の階層構造を用いたアンサンブル学習フレームワークであるEnTriを提案する。 EnTriは認識精度の点で優れており、最先端のアプローチと比較して競争性能が向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.456183060562317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene recognition based on deep-learning has made significant progress, but there are still limitations in its performance due to challenges posed by inter-class similarities and intra-class dissimilarities. Furthermore, prior research has primarily focused on improving classification accuracy, yet it has given less attention to achieving interpretable, precise scene classification. Therefore, we are motivated to propose EnTri, an ensemble scene recognition framework that employs ensemble learning using a hierarchy of visual features. EnTri represents features at three distinct levels of detail: pixel-level, semantic segmentation-level, and object class and frequency level. By incorporating distinct feature encoding schemes of differing complexity and leveraging ensemble strategies, our approach aims to improve classification accuracy while enhancing transparency and interpretability via visual and textual explanations. To achieve interpretability, we devised an extension algorithm that generates both visual and textual explanations highlighting various properties of a given scene that contribute to the final prediction of its category. This includes information about objects, statistics, spatial layout, and textural details. Through experiments on benchmark scene classification datasets, EnTri has demonstrated superiority in terms of recognition accuracy, achieving competitive performance compared to state-of-the-art approaches, with an accuracy of 87.69%, 75.56%, and 99.17% on the MIT67, SUN397, and UIUC8 datasets, respectively.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくシーン認識は大きな進歩を遂げているが,クラス間類似性やクラス内類似性による課題により,その性能にはまだ限界がある。 さらに、先行研究は主に分類精度の向上に重点を置いているが、解釈可能な正確なシーン分類を達成することにはあまり注意を向けていない。 そこで我々は,視覚特徴の階層構造を用いたアンサンブル学習を利用したアンサンブルシーン認識フレームワークであるEnTriを提案する。 entriはピクセルレベル、セマンティクスセグメンテーションレベル、オブジェクトクラス、周波数レベルという3つの異なる詳細レベルで機能を表現する。 複雑さの異なる特徴符号化方式を取り入れ,アンサンブル戦略を活用することにより,視覚的・テキスト的説明による透明性と解釈性を向上し,分類精度の向上を目指す。 解釈可能性を達成するために,カテゴリの最終予測に寄与する所定のシーンの様々な特性を強調する視覚とテキストの両方の説明を生成する拡張アルゴリズムを考案した。 これには、オブジェクト、統計、空間レイアウト、テキストの詳細に関する情報が含まれる。 ベンチマークシーン分類データセットの実験を通じて、entriは認識精度の面で優位を示し、mit67、sun397、uiuc8のデータセットで87.69%、75.56%、99.17%の精度で最先端のアプローチと比較して競争力を達成した。

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