論文の概要: Explainable Image Similarity: Integrating Siamese Networks and Grad-CAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07678v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 17:21:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 21:28:02.096400
• Title: Explainable Image Similarity: Integrating Siamese Networks and Grad-CAM
• Title（参考訳）: 説明可能な画像類似性: シームズネットワークとGrad-CAMの統合
• Authors: Ioannis E. Livieris, Emmanuel Pintelas, Niki Kiriakidou, Panagiotis Pintelas
• Abstract要約: 本稿では、視覚的事実と反現実的説明とともに、類似度スコアを提供することを目標とする説明可能な画像類似性の概念を提案する。 本稿では,Siamese Networks と Grad-CAM を統合し,説明可能な画像類似性を提供する新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,実世界の画像類似性アプリケーションにおける画像ベースシステムの解釈可能性,信頼性,ユーザ受容性を向上する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.686808512438363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the proliferation of image-based applications in various domains, the need for accurate and interpretable image similarity measures has become increasingly critical. Existing image similarity models often lack transparency, making it challenging to understand the reasons why two images are considered similar. In this paper, we propose the concept of explainable image similarity, where the goal is the development of an approach, which is capable of providing similarity scores along with visual factual and counterfactual explanations. Along this line, we present a new framework, which integrates Siamese Networks and Grad-CAM for providing explainable image similarity and discuss the potential benefits and challenges of adopting this approach. In addition, we provide a comprehensive discussion about factual and counterfactual explanations provided by the proposed framework for assisting decision making. The proposed approach has the potential to enhance the interpretability, trustworthiness and user acceptance of image-based systems in real-world image similarity applications. The implementation code can be found in https://github.com/ioannislivieris/Grad_CAM_Siamese.git.
• Abstract（参考訳）: 様々な領域における画像ベースアプリケーションの普及に伴い、正確かつ解釈可能な画像類似度対策の必要性が高まっている。 既存の画像類似性モデルは透明性を欠くことが多く、2つの画像が類似していると考えられる理由を理解することは困難である。 本稿では,視覚的事実と反現実的説明とともに類似度スコアを提供するアプローチの開発を目標とする,説明可能な画像類似性の概念を提案する。 本稿では,siameseネットワークとgrad-camを統合し,説明可能な画像類似性を提供し,このアプローチを採用する際の潜在的メリットと課題について議論する新しいフレームワークを提案する。 また,提案する意思決定支援枠組みによる事実と反事実の説明について,総合的な議論を行う。 提案手法は,実世界の画像類似性アプリケーションにおける画像ベースシステムの解釈可能性,信頼性,ユーザ受容性を向上する可能性がある。 実装コードはhttps://github.com/ioannislivieris/Grad_CAM_Siamese.gitにある。

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