論文の概要: PCNN: Probable-Class Nearest-Neighbor Explanations Improve Fine-Grained Image Classification Accuracy for AIs and Humans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13651v5
• Date: Mon, 26 Aug 2024 21:11:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 20:18:41.073848
• Title: PCNN: Probable-Class Nearest-Neighbor Explanations Improve Fine-Grained Image Classification Accuracy for AIs and Humans
• Title（参考訳）: PCNN:AIと人間のための細粒度画像分類の精度を向上する予測可能なクラスNearest-Neighbor説明
• Authors: Giang, Nguyen, Valerie Chen, Mohammad Reza Taesiri, Anh Totti Nguyen,
• Abstract要約: 最も近い隣人(NN)は、伝統的に最終決定を計算するために使用される。 本稿では, 冷凍予め訓練した画像分類器Cの予測を改善するため, 近隣住民の新たな利用方法を示す。 CUB-200, Cars-196, Dogs-120における画像分類精度を常に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.655550161309149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nearest neighbors (NN) are traditionally used to compute final decisions, e.g., in Support Vector Machines or k-NN classifiers, and to provide users with explanations for the model's decision. In this paper, we show a novel utility of nearest neighbors: To improve predictions of a frozen, pretrained image classifier C. We leverage an image comparator S that (1) compares the input image with NN images from the top-K most probable classes given by C; and (2) uses scores from S to weight the confidence scores of C to refine predictions. Our method consistently improves fine-grained image classification accuracy on CUB-200, Cars-196, and Dogs-120. Also, a human study finds that showing users our probable-class nearest neighbors (PCNN) reduces over-reliance on AI, thus improving their decision accuracy over prior work which only shows only the most-probable (top-1) class examples.
• Abstract（参考訳）: 最寄りの隣人(NN)は、伝統的にSupport Vector Machinesやk-NNの分類器で最終決定を計算したり、モデルの判断を説明するために使用される。 本稿では,凍結した事前訓練された画像分類器Cの予測を改善するために,(1)入力画像と,(2)Cが与える最上位クラスのNN画像を比較した画像コンパレータSを活用し,(2)Cの信頼性スコアをSから重み付けして予測を洗練させる。 CUB-200, Cars-196, Dogs-120における画像分類精度を常に改善する。 また、人間による研究では、予測可能なクラス隣人(PCNN)を示すことによって、AIへの過度な依存が軽減され、最も確率の高い(トップ-1)クラスの例のみを示す以前の作業よりも、決定精度が向上することがわかった。

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