論文の概要: Reliable Explainability of Deep Learning Spatial-Spectral Classifiers for Improved Semantic Segmentation in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14416v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 10:11:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:28:35.088318
• Title: Reliable Explainability of Deep Learning Spatial-Spectral Classifiers for Improved Semantic Segmentation in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転におけるセマンティックセグメンテーション改善のための深層学習空間スペクトル分類器の信頼性説明可能性
• Authors: Jon Gutiérrez-Zaballa, Koldo Basterretxea, Javier Echanobe,
• Abstract要約: ハイパースペクトル画像(HSI)とディープニューラルネットワーク(DNN)は、インテリジェントビジョンシステムの精度を高めることができる。 このような安全クリティカルシステムの研究を進めるためには、複雑なDNNの出力に対するスペクトル情報の正確な寄与を決定する必要がある。 入力特徴と予測の関係をよりよく把握するために、関連するDNN層からのアクティベーションと重みによるデータを活用する方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.474723404975345
• License:
• Abstract: Integrating hyperspectral imagery (HSI) with deep neural networks (DNNs) can strengthen the accuracy of intelligent vision systems by combining spectral and spatial information, which is useful for tasks like semantic segmentation in autonomous driving. To advance research in such safety-critical systems, determining the precise contribution of spectral information to complex DNNs' output is needed. To address this, several saliency methods, such as class activation maps (CAM), have been proposed primarily for image classification. However, recent studies have raised concerns regarding their reliability. In this paper, we address their limitations and propose an alternative approach by leveraging the data provided by activations and weights from relevant DNN layers to better capture the relationship between input features and predictions. The study aims to assess the superior performance of HSI compared to 3-channel and single-channel DNNs. We also address the influence of spectral signature normalization for enhancing DNN robustness in real-world driving conditions.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトル画像(HSI)とディープニューラルネットワーク(DNN)を統合することで、スペクトル情報と空間情報を組み合わせることで、インテリジェントな視覚システムの精度を高めることができる。 このような安全クリティカルシステムの研究を進めるためには、複雑なDNNの出力に対するスペクトル情報の正確な寄与を決定する必要がある。 これを解決するために、主に画像分類のために、クラスアクティベーションマップ(CAM)のようないくつかのサリエンシ手法が提案されている。 しかし、近年の研究で信頼性が懸念されている。 本稿では,これらの制限に対処し,関連するDNN層からのアクティベーションと重みによるデータを利用して,入力特徴と予測の関係をよりよく把握する手法を提案する。 本研究は,3チャンネルDNNやシングルチャネルDNNと比較して,HSIの優れた性能を評価することを目的としている。 また、実世界の運転条件におけるDNNロバスト性を高めるためのスペクトル信号正規化の影響についても検討する。

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