論文の概要: KPCA-CAM: Visual Explainability of Deep Computer Vision Models using Kernel PCA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00267v1
- Date: Mon, 30 Sep 2024 22:36:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 06:35:59.584774
- Title: KPCA-CAM: Visual Explainability of Deep Computer Vision Models using Kernel PCA
- Title（参考訳）: KPCA-CAM:カーネルPCAを用いた深部コンピュータビジョンモデルの視覚的説明可能性
- Authors: Sachin Karmani, Thanushon Sivakaran, Gaurav Prasad, Mehmet Ali, Wenbo Yang, Sheyang Tang,
- Abstract要約: 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の解釈可能性を高める技術であるKPCA-CAMを紹介する。
KPCA-CAMは、CNNアクティベーション内の非線形関係をより効率的に捉えるために、主成分分析(PCA)とカーネルトリックを利用する。
異なるCNNモデルにわたるILSVRCデータセットに関する実証的な評価は、KPCA-CAMがより正確なアクティベーションマップを生成することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5550533143704957
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning models often function as black boxes, providing no straightforward reasoning for their predictions. This is particularly true for computer vision models, which process tensors of pixel values to generate outcomes in tasks such as image classification and object detection. To elucidate the reasoning of these models, class activation maps (CAMs) are used to highlight salient regions that influence a model's output. This research introduces KPCA-CAM, a technique designed to enhance the interpretability of Convolutional Neural Networks (CNNs) through improved class activation maps. KPCA-CAM leverages Principal Component Analysis (PCA) with the kernel trick to capture nonlinear relationships within CNN activations more effectively. By mapping data into higher-dimensional spaces with kernel functions and extracting principal components from this transformed hyperplane, KPCA-CAM provides more accurate representations of the underlying data manifold. This enables a deeper understanding of the features influencing CNN decisions. Empirical evaluations on the ILSVRC dataset across different CNN models demonstrate that KPCA-CAM produces more precise activation maps, providing clearer insights into the model's reasoning compared to existing CAM algorithms. This research advances CAM techniques, equipping researchers and practitioners with a powerful tool to gain deeper insights into CNN decision-making processes and overall behaviors.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、しばしばブラックボックスとして機能し、予測の直接的な推論を提供しない。
これは、画像分類やオブジェクト検出などのタスクで結果を生成するためにピクセル値のテンソルを処理するコンピュータビジョンモデルに特に当てはまる。
これらのモデルの推論を解明するために、クラスアクティベーションマップ(CAM)を使用して、モデルの出力に影響を与える有能な領域をハイライトする。
本研究は,クラスアクティベーションマップの改良により,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の解釈可能性を高める技術であるKPCA-CAMを紹介する。
KPCA-CAMは、CNNアクティベーション内の非線形関係をより効率的に捉えるために、主成分分析(PCA)とカーネルトリックを利用する。
データをカーネル関数で高次元空間にマッピングし、この変換された超平面から主成分を抽出することにより、KPCA-CAMは基礎となるデータ多様体のより正確な表現を提供する。
これにより、CNNの決定に影響を与える機能のより深い理解が可能になる。
異なるCNNモデルにわたるILSVRCデータセットに関する実証的な評価は、KPCA-CAMがより正確なアクティベーションマップを生成し、既存のCAMアルゴリズムと比較してモデルの推論に対するより明確な洞察を提供することを示している。
この研究はCAMの手法を進歩させ、研究者や実践者に強力なツールを提供し、CNNの意思決定プロセスと全体的な行動について深い洞察を得る。
関連論文リスト
- Neural Clustering based Visual Representation Learning [61.72646814537163]
クラスタリングは、機械学習とデータ分析における最も古典的なアプローチの1つである。
本稿では,特徴抽出をデータから代表者を選択するプロセスとみなすクラスタリング(FEC)による特徴抽出を提案する。
FECは、個々のクラスタにピクセルをグループ化して抽象的な代表を配置し、現在の代表とピクセルの深い特徴を更新する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T06:04:50Z) - Quantization Effects on Neural Networks Perception: How would quantization change the perceptual field of vision models? [48.04565928175536]
本研究では,量子化が視覚モデルの空間認識能力に与える影響について検討する。
ImageNetから1万の画像のデータセットを利用する。
我々はCAMの微妙な変化と、Salientオブジェクトマップとのアライメントを同定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-15T00:43:03Z) - CAManim: Animating end-to-end network activation maps [0.2509487459755192]
本稿では,CNN予測に対するエンドユーザの理解の拡大と集中を目的とした,CAManimという新しいXAI可視化手法を提案する。
また,Remove and Debias(ROAD)尺度に基づいて,新たな定量的評価法を提案する。
これは、解釈可能で堅牢で透明なモデルアセスメント方法論に対する需要の増加に対応するために、先行研究に基づいている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-19T01:07:36Z) - FM-G-CAM: A Holistic Approach for Explainable AI in Computer Vision [0.6215404942415159]
我々は,コンピュータビジョンモデル,特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくモデルの予測を理解する必要性を強調した。
既存のCNN予測法は、主にグラディエント重み付きクラスアクティベーションマップ(Grad-CAM)に基づいており、単一のターゲットクラスのみに焦点を当てている。
本稿では,複数の上位予測クラスを考慮したFused Multi-class Gradient-weighted Class Activation Map (FM-G-CAM)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-10T19:33:40Z) - BroadCAM: Outcome-agnostic Class Activation Mapping for Small-scale
Weakly Supervised Applications [69.22739434619531]
そこで我々はBroadCAMと呼ばれる結果に依存しないCAMアプローチを提案する。
VOC2012でBroadCAM、WSSSでBCSS-WSSS、WSOLでOpenImages30kを評価することで、BroadCAMは優れたパフォーマンスを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-07T06:45:43Z) - Learning Visual Explanations for DCNN-Based Image Classifiers Using an
Attention Mechanism [8.395400675921515]
L-CAM-FmとL-CAM-Imgと呼ばれる、深層畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)画像分類のための2つの新しい学習ベースAI(XAI)手法を提案する。
どちらの手法も、元の(凍結した)DCNNに挿入される注意機構を使用し、最後の畳み込み層の特徴写像からクラス活性化マップ(CAM)を導出するように訓練されている。
ImageNet上での実験評価により,提案手法は推論段階で1回の前方通過を必要としながら,競合する結果が得られることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-22T17:33:18Z) - Shap-CAM: Visual Explanations for Convolutional Neural Networks based on
Shapley Value [86.69600830581912]
クラスアクティベーションマッピングに基づくShap-CAMと呼ばれる新しい視覚的説明法を開発した。
我々は,Shap-CAMが意思決定プロセスの解釈において,より良い視覚的性能と公平性を実現することを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-07T00:59:23Z) - Calibrating Class Activation Maps for Long-Tailed Visual Recognition [60.77124328049557]
本稿では,CNNの長期分布からネットワーク学習を改善するための2つの効果的な修正を提案する。
まず,ネットワーク分類器の学習と予測を改善するために,CAMC (Class Activation Map) モジュールを提案する。
第2に,長期化問題における表現学習における正規化分類器の利用について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-29T05:45:03Z) - Probabilistic Graph Attention Network with Conditional Kernels for
Pixel-Wise Prediction [158.88345945211185]
本稿では,画素レベルの予測を基本的側面,すなわち,技術の現状を推し進める新たなアプローチを提案する。
構造化されたマルチスケール機能学習と融合。
本論文では,マルチスケール表現を原理的に学習・融合するための新しいアテンテンションゲート条件ランダムフィールド(AG-CRFs)モデルに基づく確率的グラフアテンションネットワーク構造を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-08T04:14:29Z) - Eigen-CAM: Class Activation Map using Principal Components [1.2691047660244335]
この論文は、解釈可能で堅牢で透明なモデルに対する需要の増加に対応するために、従来の考え方に基づいている。
提案したEigen-CAMは、畳み込み層から学習した特徴/表現の基本的なコンポーネントを計算し、視覚化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-01T17:14:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。