論文の概要: Explainable Multi-Camera 3D Object Detection with Transformer-Based Saliency Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14606v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 11:03:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 15:14:20.157484
• Title: Explainable Multi-Camera 3D Object Detection with Transformer-Based Saliency Maps
• Title（参考訳）: トランスフォーマチックサリエンシーマップを用いたマルチカメラ3次元物体検出
• Authors: Till Beemelmanns, Wassim Zahr, Lutz Eckstein
• Abstract要約: ビジョントランスフォーマー(ViT)は、3Dオブジェクト検出を含む様々なコンピュータビジョンタスクにおいて最先端の結果を得た。 エンドツーエンドの実装により、ViTの説明がより簡単になるため、安全クリティカルなアプリケーションにViTをデプロイする上での課題になる可能性がある。 本稿では,3次元物体検出に使用される複数のカメラ入力を持つDETRライクなViTのサリエンシマップを生成する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision Transformers (ViTs) have achieved state-of-the-art results on various computer vision tasks, including 3D object detection. However, their end-to-end implementation also makes ViTs less explainable, which can be a challenge for deploying them in safety-critical applications, such as autonomous driving, where it is important for authorities, developers, and users to understand the model's reasoning behind its predictions. In this paper, we propose a novel method for generating saliency maps for a DetR-like ViT with multiple camera inputs used for 3D object detection. Our method is based on the raw attention and is more efficient than gradient-based methods. We evaluate the proposed method on the nuScenes dataset using extensive perturbation tests and show that it outperforms other explainability methods in terms of visual quality and quantitative metrics. We also demonstrate the importance of aggregating attention across different layers of the transformer. Our work contributes to the development of explainable AI for ViTs, which can help increase trust in AI applications by establishing more transparency regarding the inner workings of AI models.
• Abstract（参考訳）: 視覚トランスフォーマー(vits)は、3dオブジェクト検出を含む様々なコンピュータビジョンタスクで最先端の結果を得た。 しかし、そのエンドツーエンドの実装により、ViTの説明がより簡単になるため、自律運転のような安全クリティカルなアプリケーションにViTをデプロイする上では、その予測の背後にあるモデルの理由を理解することが、当局、開発者、ユーザにとって重要である。 本稿では,3次元物体検出に使用される複数のカメラ入力を持つDutR-like ViTのサリエンシマップを生成する手法を提案する。 本手法は生の注意に基づく手法であり,勾配法よりも効率的である。 提案手法を広範な摂動テストを用いて評価し, 視覚的品質や定量的指標において, 他の説明可能性法よりも優れていることを示す。 また,トランスの異なる層にまたがって注意を集結させることの重要性を示す。 私たちの研究は、AIモデルの内部動作に関する透明性を確立することによって、AIアプリケーションの信頼性向上に役立つ、ViTのための説明可能なAIの開発に寄与します。

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