論文の概要: BarkXAI: A Lightweight Post-Hoc Explainable Method for Tree Species Classification with Quantifiable Concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18844v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 05:31:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:59:06.103567
• Title: BarkXAI: A Lightweight Post-Hoc Explainable Method for Tree Species Classification with Quantifiable Concepts
• Title（参考訳）: BarkXAI: 定量概念を用いた木種分類のための軽量ポストホック説明可能な方法
• Authors: Yunmei Huang, Songlin Hou, Zachary Nelson Horve, Songlin Fei,
• Abstract要約: 本稿では,木種分類のための視覚モデルに対する演算子と定量化概念を用いた軽量な解釈法を提案する。 我々の研究は、世界的視覚的特徴と概念の観点からバーク視覚モデルを説明する最初の研究である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The precise identification of tree species is fundamental to forestry, conservation, and environmental monitoring. Though many studies have demonstrated that high accuracy can be achieved using bark-based species classification, these models often function as "black boxes", limiting interpretability, trust, and adoption in critical forestry applications. Attribution-based Explainable AI (XAI) methods have been used to address this issue in related works. However, XAI applications are often dependent on local features (such as a head shape or paw in animal applications) and cannot describe global visual features (such as ruggedness or smoothness) that are present in texture-dominant images such as tree bark. Concept-based XAI methods, on the other hand, offer explanations based on global visual features with concepts, but they tend to require large overhead in building external concept image datasets and the concepts can be vague and subjective without good means of precise quantification. To address these challenges, we propose a lightweight post-hoc method to interpret visual models for tree species classification using operators and quantifiable concepts. Our approach eliminates computational overhead, enables the quantification of complex concepts, and evaluates both concept importance and the model's reasoning process. To the best of our knowledge, our work is the first study to explain bark vision models in terms of global visual features with concepts. Using a human-annotated dataset as ground truth, our experiments demonstrate that our method significantly outperforms TCAV and Llama3.2 in concept importance ranking based on Kendall's Tau, highlighting its superior alignment with human perceptions.
• Abstract（参考訳）: 樹木種の正確な識別は林業、保全、環境モニタリングに不可欠である。 多くの研究は、樹皮ベースの種分類によって高い精度が達成できることを示したが、これらのモデルは、しばしば「ブラックボックス」として機能し、解釈可能性、信頼、重要な林業の応用における採用を制限する。 属性ベースの説明可能なAI(XAI)メソッドは、関連する作業でこの問題に対処するために使用されている。 しかしながら、XAIアプリケーションは、しばしば局所的な特徴(動物応用における頭部形状や足など)に依存しており、樹皮のようなテクスチャに支配的なイメージに存在するグローバルな視覚的特徴(硬さや滑らかさなど)を記述できない。 一方、概念ベースのXAI手法では、概念のグローバルな視覚的特徴に基づく説明を提供するが、外部概念イメージデータセットの構築には大きなオーバーヘッドが伴う傾向にあり、概念は正確な定量化の優れた手段なしに曖昧で主観的である。 これらの課題に対処するために,演算子と定量化概念を用いて木種分類のための視覚モデルを解釈する軽量なポストホック手法を提案する。 提案手法は計算オーバーヘッドを排除し,複雑な概念の定量化を可能にし,概念の重要性とモデルの推論プロセスの両方を評価する。 我々の知識を最大限に活用するために、我々の研究は、世界的視覚的特徴と概念の観点からバーク視覚モデルを説明する最初の研究である。 人間の注釈付きデータセットを基礎的真実として、我々の実験は、KendallのTauに基づく概念的重要度ランキングにおいて、我々の手法がTCAVとLlama3.2を著しく上回っていることを実証した。

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