論文の概要: Concept Visualization: Explaining the CLIP Multi-modal Embedding Using WordNet
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14563v1
- Date: Thu, 23 May 2024 13:41:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 14:55:28.160597
- Title: Concept Visualization: Explaining the CLIP Multi-modal Embedding Using WordNet
- Title（参考訳）: 概念可視化: WordNet を用いた CLIP マルチモーダル埋め込みの解説
- Authors: Loris Giulivi, Giacomo Boracchi,
- Abstract要約: 埋め込みのマルチモーダルな性質を利用して画像のCLIP埋め込みを説明する新しいサリエンシ手法を提案する。
ConVisはWordNetからの語彙情報を利用して、終末モデルがトレーニングした概念に限らず、あらゆる概念に対してタスク非依存のSaliency Mapsを計算している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.597864989500202
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Advances in multi-modal embeddings, and in particular CLIP, have recently driven several breakthroughs in Computer Vision (CV). CLIP has shown impressive performance on a variety of tasks, yet, its inherently opaque architecture may hinder the application of models employing CLIP as backbone, especially in fields where trust and model explainability are imperative, such as in the medical domain. Current explanation methodologies for CV models rely on Saliency Maps computed through gradient analysis or input perturbation. However, these Saliency Maps can only be computed to explain classes relevant to the end task, often smaller in scope than the backbone training classes. In the context of models implementing CLIP as their vision backbone, a substantial portion of the information embedded within the learned representations is thus left unexplained. In this work, we propose Concept Visualization (ConVis), a novel saliency methodology that explains the CLIP embedding of an image by exploiting the multi-modal nature of the embeddings. ConVis makes use of lexical information from WordNet to compute task-agnostic Saliency Maps for any concept, not limited to concepts the end model was trained on. We validate our use of WordNet via an out of distribution detection experiment, and test ConVis on an object localization benchmark, showing that Concept Visualizations correctly identify and localize the image's semantic content. Additionally, we perform a user study demonstrating that our methodology can give users insight on the model's functioning.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル埋め込み、特にCLIPの進歩は、最近コンピュータビジョン(CV)でいくつかのブレークスルーを導いた。
CLIPは様々なタスクで素晴らしいパフォーマンスを示しているが、その本質的に不透明なアーキテクチャはCLIPをバックボーンとして使用するモデルの適用を妨げる可能性がある。
CVモデルの現在の説明手法は、勾配解析や入力摂動によって計算されたSaliency Mapsに依存している。
しかし、これらのSaliency Mapsはエンドタスクに関連するクラスを説明するためにのみ計算され、多くの場合、バックボーンのトレーニングクラスよりもスコープが小さい。
CLIPをビジョンバックボーンとして実装するモデルのコンテキストでは、学習された表現に埋め込まれた情報のかなりの部分が説明されていない。
本研究では,CLIPの埋め込みを画像のマルチモーダルな性質を利用して説明するための概念可視化(ConVis)を提案する。
ConVisはWordNetからの語彙情報を利用して、終末モデルがトレーニングした概念に限らず、あらゆる概念に対してタスク非依存のSaliency Mapsを計算している。
我々は、分散検出実験を通じてWordNetの使用を検証するとともに、ConVisをオブジェクトローカライゼーションベンチマークでテストし、概念可視化が画像のセマンティックコンテンツを正しく識別し、ローカライズすることを示す。
さらに,本手法がモデルの機能をユーザに提供することを実証するユーザスタディも実施している。
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