論文の概要: LangXAI: Integrating Large Vision Models for Generating Textual
Explanations to Enhance Explainability in Visual Perception Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12525v1
- Date: Mon, 19 Feb 2024 20:36:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 18:11:22.277517
- Title: LangXAI: Integrating Large Vision Models for Generating Textual
Explanations to Enhance Explainability in Visual Perception Tasks
- Title（参考訳）: LangXAI:視覚的知覚課題における説明可能性を高めるためのテキスト説明生成のための大規模視覚モデルの統合
- Authors: Truong Thanh Hung Nguyen, Tobias Clement, Phuc Truong Loc Nguyen, Nils
Kemmerzell, Van Binh Truong, Vo Thanh Khang Nguyen, Mohamed Abdelaal, Hung
Cao
- Abstract要約: LangXAIは、説明可能な人工知能(XAI)と高度な視覚モデルを統合して、視覚認識タスクの説明を生成するフレームワークである。
LangXAIはこれを、分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションモデルの出力をエンドユーザーに提供することによって解決する。
予備的な結果は、タスク間でBERTScoreの高いLangXAIの強化された可視性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5966310291726007
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: LangXAI is a framework that integrates Explainable Artificial Intelligence
(XAI) with advanced vision models to generate textual explanations for visual
recognition tasks. Despite XAI advancements, an understanding gap persists for
end-users with limited domain knowledge in artificial intelligence and computer
vision. LangXAI addresses this by furnishing text-based explanations for
classification, object detection, and semantic segmentation model outputs to
end-users. Preliminary results demonstrate LangXAI's enhanced plausibility,
with high BERTScore across tasks, fostering a more transparent and reliable AI
framework on vision tasks for end-users.
- Abstract（参考訳）: LangXAIは、説明可能な人工知能(XAI)と高度な視覚モデルを統合し、視覚認識タスクのためのテキスト説明を生成するフレームワークである。
XAIの進歩にもかかわらず、人工知能とコンピュータビジョンにおいて限られたドメイン知識を持つエンドユーザには理解ギャップが持続する。
LangXAIはこれを、分類、オブジェクト検出、セマンティックセグメンテーションモデルの出力をエンドユーザーに提供することによって解決する。
予備的な結果は、タスク間で高いbertscoreを持ち、エンドユーザの視覚タスクに関するより透明で信頼性の高いaiフレームワークを育むlangxaiの信頼性の向上を示している。
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