論文の概要: DSEG-LIME - Improving Image Explanation by Hierarchical Data-Driven Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07733v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 15:13:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 21:04:17.658186
• Title: DSEG-LIME - Improving Image Explanation by Hierarchical Data-Driven Segmentation
• Title（参考訳）: DSEG-LIME -階層型データ駆動セグメンテーションによる画像説明の改善
• Authors: Patrick Knab, Sascha Marton, Christian Bartelt
• Abstract要約: LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)は画像解析のためのXAIフレームワークとしてよく知られている。 DSEG-LIME(Data-Driven LIME)を導入し,人間の認識機能生成のためのデータ駆動セグメンテーションを特徴とする。 我々は,事前学習したモデルのDSEG-LIMEをImageNetデータセットの画像でベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6473021051027534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explainable Artificial Intelligence is critical in unraveling decision-making processes in complex machine learning models. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) is a well-known XAI framework for image analysis. It utilizes image segmentation to create features to identify relevant areas for classification. Consequently, poor segmentation can compromise the consistency of the explanation and undermine the importance of the segments, affecting the overall interpretability. Addressing these challenges, we introduce DSEG-LIME (Data-Driven Segmentation LIME), featuring: i) a data-driven segmentation for human-recognized feature generation, and ii) a hierarchical segmentation procedure through composition. We benchmark DSEG-LIME on pre-trained models with images from the ImageNet dataset - scenarios without domain-specific knowledge. The analysis includes a quantitative evaluation using established XAI metrics, complemented by a qualitative assessment through a user study. Our findings demonstrate that DSEG outperforms in most of the XAI metrics and enhances the alignment of explanations with human-recognized concepts, significantly improving interpretability. The code is available under: https://github. com/patrick-knab/DSEG-LIME
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能は、複雑な機械学習モデルにおける意思決定プロセスに不可欠である。 LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)は画像解析のためのXAIフレームワークとしてよく知られている。 イメージセグメンテーションを使用して、分類の関連領域を特定する機能を作成する。 その結果、セグメンテーションは説明の一貫性を損なうことができ、セグメンテーションの重要性を損なうことになり、全体的な解釈可能性に影響を及ぼす。 これらの課題に対処するため、DSEG-LIME(Data-Driven Segmentation LIME)を紹介します。 一 人間の認識特徴生成のためのデータ駆動セグメンテーション及び 二 構成による階層的区分の手順 DSEG-LIMEをImageNetデータセットの画像で事前訓練したモデル上でベンチマークする。 分析は、ユーザ調査による質的評価によって補完される確立されたxaiメトリクスを用いた定量的評価を含む。 以上の結果から,DSEGはXAI指標のほとんどで優れており,人間認識概念との整合性を高め,解釈可能性を大幅に向上させることが示された。 コードは下記のとおりである。 com/patrick-knab/DSEG-LIME

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