論文の概要: Leveraging Activations for Superpixel Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04933v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 13:37:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 13:51:43.667734
• Title: Leveraging Activations for Superpixel Explanations
• Title（参考訳）: 超画素説明におけるアクティベーションの活用
• Authors: Ahcène Boubekki, Samuel G. Fadel, Sebastian Mair,
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークの説明ツールキットでは、サリエンシ手法が標準となっている。 本稿では,ディープニューラルネットワーク画像分類器の活性化からセグメンテーションを抽出することで,セグメンタへの依存を避けることを目的とする。 我々のいわゆるNuro-Activated Superpixels(NAS)は、モデルの予測に関連する入力に対する関心領域を分離することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8792218859042453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Saliency methods have become standard in the explanation toolkit of deep neural networks. Recent developments specific to image classifiers have investigated region-based explanations with either new methods or by adapting well-established ones using ad-hoc superpixel algorithms. In this paper, we aim to avoid relying on these segmenters by extracting a segmentation from the activations of a deep neural network image classifier without fine-tuning the network. Our so-called Neuro-Activated Superpixels (NAS) can isolate the regions of interest in the input relevant to the model's prediction, which boosts high-threshold weakly supervised object localization performance. This property enables the semi-supervised semantic evaluation of saliency methods. The aggregation of NAS with existing saliency methods eases their interpretation and reveals the inconsistencies of the widely used area under the relevance curve metric.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの説明ツールキットでは、サリエンシ手法が標準となっている。 画像分類器に特有な最近の進歩は、領域ベースの説明を新しい手法か、あるいはアドホックなスーパーピクセルアルゴリズムを用いて確立された説明を適応させることによって研究している。 本稿では,ネットワークを微調整することなく,ディープニューラルネットワーク画像分類器の活性化からセグメンテーションを抽出することにより,これらのセグメンタへの依存を回避することを目的とする。 我々のいわゆるNuro-Activated Superpixels(NAS)は、モデルの予測に関連する入力に対する関心領域を分離することができる。 この性質は、半教師付きサリエンシ手法のセマンティック評価を可能にする。 既存のサリエンシ手法によるNASの集約は、それらの解釈を緩和し、関連曲線計量の下で広く使われている領域の不整合を明らかにする。

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