論文の概要: Model-agnostic Body Part Relevance Assessment for Pedestrian Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15679v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 10:10:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 16:12:33.542300
• Title: Model-agnostic Body Part Relevance Assessment for Pedestrian Detection
• Title（参考訳）: モデル非依存体部歩行者検出の妥当性評価
• Authors: Maurice G\"under, Sneha Banerjee, Rafet Sifa, Christian Bauckhage
• Abstract要約: 歩行者検出のための身体部分関連性評価によるコンピュータビジョンコンテキストにおけるサンプリングに基づく説明モデルを用いたフレームワークを提案する。 我々は,KernelSHAPに類似した新しいサンプリングベース手法を導入し,サンプリングサイズを小さくするために,より堅牢性を示し,大規模データセットにおける説明可能性解析に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.405053430046726
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Model-agnostic explanation methods for deep learning models are flexible regarding usability and availability. However, due to the fact that they can only manipulate input to see changes in output, they suffer from weak performance when used with complex model architectures. For models with large inputs as, for instance, in object detection, sampling-based methods like KernelSHAP are inefficient due to many computation-heavy forward passes through the model. In this work, we present a framework for using sampling-based explanation models in a computer vision context by body part relevance assessment for pedestrian detection. Furthermore, we introduce a novel sampling-based method similar to KernelSHAP that shows more robustness for lower sampling sizes and, thus, is more efficient for explainability analyses on large-scale datasets.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルのモデル非依存な説明方法は、ユーザビリティと可用性に関して柔軟である。 しかしながら、入力を操作してアウトプットの変化を見ることしかできないという事実から、複雑なモデルアーキテクチャで使用すると、パフォーマンスが低下する。 例えばオブジェクト検出のような大きな入力を持つモデルでは、KernelSHAPのようなサンプリングベースの手法は、多くの計算量の多い前方通過のために非効率である。 本稿では,歩行者検出のための身体部適合度評価によるコンピュータビジョンコンテキストにおけるサンプリングに基づく説明モデルを用いた枠組みを提案する。 さらに,より低いサンプリングサイズに対するロバスト性を示すkernelshapと類似した新しいサンプリングベース手法を導入し,大規模データセットにおける説明可能性解析に有効であることを示す。

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