論文の概要: Interpreting Low-level Vision Models with Causal Effect Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19789v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 03:56:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 14:27:29.647104
• Title: Interpreting Low-level Vision Models with Causal Effect Maps
• Title（参考訳）: 因果効果マップを用いた低レベル視覚モデルの解析
• Authors: Jinfan Hu, Jinjin Gu, Shiyao Yu, Fanghua Yu, Zheyuan Li, Zhiyuan You, Chaochao Lu, Chao Dong,
• Abstract要約: 低レベル視覚モデルを理解するために因果理論を導入する。 因果効果マップ(CEM)と呼ばれるモデル/タスク非依存の手法を提案する。 CEMは、正か負かのいずれかの効果で入力と出力の関係を可視化し、定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.07089157448049
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have significantly improved the performance of low-level vision tasks but also increased the difficulty of interpretability. A deep understanding of deep models is beneficial for both network design and practical reliability. To take up this challenge, we introduce causality theory to interpret low-level vision models and propose a model-/task-agnostic method called Causal Effect Map (CEM). With CEM, we can visualize and quantify the input-output relationships on either positive or negative effects. After analyzing various low-level vision tasks with CEM, we have reached several interesting insights, such as: (1) Using more information of input images (e.g., larger receptive field) does NOT always yield positive outcomes. (2) Attempting to incorporate mechanisms with a global receptive field (e.g., channel attention) into image denoising may prove futile. (3) Integrating multiple tasks to train a general model could encourage the network to prioritize local information over global context. Based on the causal effect theory, the proposed diagnostic tool can refresh our common knowledge and bring a deeper understanding of low-level vision models. Codes are available at https://github.com/J-FHu/CEM.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは低レベルの視覚タスクの性能を大幅に向上させたが、解釈の難しさも増した。 ディープモデルに対する深い理解は、ネットワーク設計と実用的な信頼性の両方に有益である。 この課題を克服するために、低レベル視覚モデルを理解するために因果理論を導入し、因果効果マップ(CEM)と呼ばれるモデル/タスクに依存しない手法を提案する。 CEMでは、正か負かのいずれかの効果で入力と出力の関係を可視化し、定量化することができる。 CEMを用いて様々な低レベル視覚タスクを分析した後、(1)入力画像(例えば、より大きな受容野)のより多くの情報を使用することで、必ずしも肯定的な結果が得られない、といった興味深い知見を得た。 2)大域的受容野(例えばチャネルアテンション)に機構を組み込もうとする試みは,画像のデノナイジングに無駄である可能性が示唆された。 (3) 汎用モデルを訓練するために複数のタスクを統合することで,グローバルなコンテキストよりもローカル情報を優先するネットワークが促進される可能性がある。 因果効果理論に基づいて、提案した診断ツールは、私たちの共通知識をリフレッシュし、低レベルの視覚モデルについてより深い理解をもたらすことができる。 コードはhttps://github.com/J-FHu/CEMで入手できる。

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