論文の概要: Extending CAM-based XAI methods for Remote Sensing Imagery Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01837v1
- Date: Tue, 3 Oct 2023 07:01:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-04 17:15:29.081674
- Title: Extending CAM-based XAI methods for Remote Sensing Imagery Segmentation
- Title（参考訳）: リモートセンシング画像セグメンテーションのためのCAMに基づくXAI手法の拡張
- Authors: Abdul Karim Gizzini, Mustafa Shukor and Ali J. Ghandour
- Abstract要約: 我々は,モデルの不確実性を測定するために,「エントロピー」に基づく新しいXAI評価手法とメトリクスを導入する。
本研究では,Entropyを用いて,対象クラス内の画素のセグメンテーションにおけるモデル不確実性を監視することがより適切であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.735470452949379
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Current AI-based methods do not provide comprehensible physical
interpretations of the utilized data, extracted features, and
predictions/inference operations. As a result, deep learning models trained
using high-resolution satellite imagery lack transparency and explainability
and can be merely seen as a black box, which limits their wide-level adoption.
Experts need help understanding the complex behavior of AI models and the
underlying decision-making process. The explainable artificial intelligence
(XAI) field is an emerging field providing means for robust, practical, and
trustworthy deployment of AI models. Several XAI techniques have been proposed
for image classification tasks, whereas the interpretation of image
segmentation remains largely unexplored. This paper offers to bridge this gap
by adapting the recent XAI classification algorithms and making them usable for
muti-class image segmentation, where we mainly focus on buildings' segmentation
from high-resolution satellite images. To benchmark and compare the performance
of the proposed approaches, we introduce a new XAI evaluation methodology and
metric based on "Entropy" to measure the model uncertainty. Conventional XAI
evaluation methods rely mainly on feeding area-of-interest regions from the
image back to the pre-trained (utility) model and then calculating the average
change in the probability of the target class. Those evaluation metrics lack
the needed robustness, and we show that using Entropy to monitor the model
uncertainty in segmenting the pixels within the target class is more suitable.
We hope this work will pave the way for additional XAI research for image
segmentation and applications in the remote sensing discipline.
- Abstract（参考訳）: 現在のAIベースの手法では、使用済みデータ、抽出された特徴、予測/推論操作の理解可能な物理的解釈を提供していない。
その結果、高解像度衛星画像を用いて訓練されたディープラーニングモデルは透明性と説明性に欠けており、単にブラックボックスと見なすだけで広範に採用が制限される。
専門家はAIモデルの複雑な振る舞いと根底にある意思決定プロセスを理解するのに役立つ必要がある。
説明可能な人工知能(XAI)分野は、堅牢で実用的で信頼性の高いAIモデルのデプロイのための手段を提供する新興分野である。
画像分類タスクにはいくつかのXAI技術が提案されているが、画像分割の解釈はほとんど未検討である。
本稿では,最近のxai分類アルゴリズムを応用し,高分解能衛星画像からの建物のセグメンテーションに着目したミューティ級画像セグメンテーションに適用することで,このギャップを埋めることを提案する。
提案手法の性能をベンチマークし比較するために,モデルの不確実性を測定するために,「エントロピー」に基づく新しいXAI評価手法とメトリクスを導入する。
従来のXAI評価手法は、主に画像から事前学習された(実用)モデルへの関心領域の供給に依存し、対象クラスの確率の平均変化を計算する。
これらの評価指標には頑健性が欠如しており、対象クラス内のピクセルをセグメンテーションする際のモデルの不確実性を監視するエントロピーの使用がより適していることを示す。
この研究が、リモートセンシング分野における画像セグメンテーションと応用のための追加のXAI研究の道を開くことを願っている。
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