論文の概要: Measuring the Impact of Scene Level Objects on Object Detection: Towards Quantitative Explanations of Detection Decisions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10790v1
• Date: Fri, 19 Jan 2024 16:21:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 15:22:43.434826
• Title: Measuring the Impact of Scene Level Objects on Object Detection: Towards Quantitative Explanations of Detection Decisions
• Title（参考訳）: シーンレベルの物体が物体検出に与える影響の測定:検出決定の定量的説明に向けて
• Authors: Lynn Vonder Haar, Timothy Elvira, Luke Newcomb, Omar Ochoa
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクト検出モデルのさらなる検証のための新しいブラックボックス説明可能性法を提案する。 テストデータ上のモデルの精度とシーンレベルのオブジェクトの有無を比較することで、モデルの性能に対するこれらのオブジェクトの貢献はより明確になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6385815610837167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although accuracy and other common metrics can provide a useful window into the performance of an object detection model, they lack a deeper view of the model's decision process. Regardless of the quality of the training data and process, the features that an object detection model learns cannot be guaranteed. A model may learn a relationship between certain background context, i.e., scene level objects, and the presence of the labeled classes. Furthermore, standard performance verification and metrics would not identify this phenomenon. This paper presents a new black box explainability method for additional verification of object detection models by finding the impact of scene level objects on the identification of the objects within the image. By comparing the accuracies of a model on test data with and without certain scene level objects, the contributions of these objects to the model's performance becomes clearer. The experiment presented here will assess the impact of buildings and people in image context on the detection of emergency road vehicles by a fine-tuned YOLOv8 model. A large increase in accuracy in the presence of a scene level object will indicate the model's reliance on that object to make its detections. The results of this research lead to providing a quantitative explanation of the object detection model's decision process, enabling a deeper understanding of the model's performance.
• Abstract（参考訳）: 精度やその他の一般的なメトリクスは、オブジェクト検出モデルのパフォーマンスに有用な窓を提供するが、モデルの決定過程のより深い視点を欠いている。 トレーニングデータとプロセスの品質に関わらず、オブジェクト検出モデルが学習する特徴は保証できない。 モデルは特定の背景コンテキスト、すなわちシーンレベルのオブジェクトとラベル付きクラスの存在の間の関係を学習することができる。 さらに、標準的な性能検証とメトリクスは、この現象を特定しない。 本稿では,画像中の物体の識別に対するシーンレベルの物体の影響を見出すことにより,物体検出モデルの追加検証のためのブラックボックス説明可能性法を提案する。 テストデータ上のモデルの精度とシーンレベルのオブジェクトの有無を比較することで、モデルの性能に対するこれらのオブジェクトの貢献はより明確になる。 今回紹介した実験は、画像環境における建物や人々の緊急車両検出への影響を、微調整されたyolov8モデルによって評価するものである。 シーンレベルのオブジェクトの存在による精度の大きな向上は、モデルがそのオブジェクトに依存していることを示し、その検出を行う。 本研究の結果は,オブジェクト検出モデルの意思決定過程を定量的に説明し,モデルの性能をより深く理解することにつながる。

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