論文の概要: ViTree: Single-path Neural Tree for Step-wise Interpretable Fine-grained Visual Categorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17050v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 14:32:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 14:42:26.519827
• Title: ViTree: Single-path Neural Tree for Step-wise Interpretable Fine-grained Visual Categorization
• Title（参考訳）: ViTree: ステップワイズで解釈可能なきめ細かい視覚分類のための単一経路ニューラルツリー
• Authors: Danning Lao, Qi Liu, Jiazi Bu, Junchi Yan, Wei Shen
• Abstract要約: 細かな視覚分類のための新しいアプローチであるViTreeを紹介する。 ツリーパスをトラバースすることで、ViTreeは変換処理された機能からパッチを効果的に選択し、情報のあるローカルリージョンをハイライトする。 このパッチとパスの選択性は、ViTreeのモデルの解釈可能性を高め、モデルの内部動作に関するより良い洞察を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.37520969273242
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As computer vision continues to advance and finds widespread applications across various domains, the need for interpretability in deep learning models becomes paramount. Existing methods often resort to post-hoc techniques or prototypes to explain the decision-making process, which can be indirect and lack intrinsic illustration. In this research, we introduce ViTree, a novel approach for fine-grained visual categorization that combines the popular vision transformer as a feature extraction backbone with neural decision trees. By traversing the tree paths, ViTree effectively selects patches from transformer-processed features to highlight informative local regions, thereby refining representations in a step-wise manner. Unlike previous tree-based models that rely on soft distributions or ensembles of paths, ViTree selects a single tree path, offering a clearer and simpler decision-making process. This patch and path selectivity enhances model interpretability of ViTree, enabling better insights into the model's inner workings. Remarkably, extensive experimentation validates that this streamlined approach surpasses various strong competitors and achieves state-of-the-art performance while maintaining exceptional interpretability which is proved by multi-perspective methods. Code can be found at https://github.com/SJTU-DeepVisionLab/ViTree.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンが進歩し続け、様々な領域に広く応用されるようになるにつれ、ディープラーニングモデルにおける解釈可能性の必要性が最重要となる。 既存の手法では、意思決定プロセスを説明するためにポストホックな技術やプロトタイプを使うことが多い。 本研究では,視覚変換器を特徴抽出バックボーンとニューラル決定木を結合した,視覚的細粒度分類のための新しいアプローチであるViTreeを紹介する。 ツリーパスをトラバースすることで、ViTreeはトランスフォーマー処理された特徴からパッチを効果的に選択し、情報のあるローカルリージョンをハイライトし、ステップワイズで表現を洗練する。 ソフトな分布や経路のアンサンブルに依存する従来のツリーベースモデルとは異なり、ViTreeは単一のツリーパスを選択し、より明確でシンプルな意思決定プロセスを提供する。 このパッチとパスの選択性はViTreeのモデルの解釈可能性を高め、モデルの内部動作に関するより良い洞察を可能にする。 顕著な実験は、この合理化アプローチが様々な強力な競争相手を超え、マルチパースペクティブ手法によって証明される例外的解釈可能性を維持しつつ、最先端のパフォーマンスを達成することを証明している。 コードはhttps://github.com/sjtu-deepvisionlab/vitreeにある。

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