論文の概要: Explaining Vision GNNs: A Semantic and Visual Analysis of Graph-based Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19682v1
- Date: Mon, 28 Apr 2025 11:13:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.409149
- Title: Explaining Vision GNNs: A Semantic and Visual Analysis of Graph-based Image Classification
- Title（参考訳）: 視覚GNNの説明:グラフに基づく画像分類の意味的および視覚的分析
- Authors: Nikolaos Chaidos, Angeliki Dimitriou, Nikolaos Spanos, Athanasios Voulodimos, Giorgos Stamou,
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、視覚タスクの畳み込みアプローチの効率的な代替手段として登場した。
効率性にもかかわらず、GNNベースの視覚モデルの説明可能性はまだ未定である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.714421854862438
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as an efficient alternative to convolutional approaches for vision tasks such as image classification, leveraging patch-based representations instead of raw pixels. These methods construct graphs where image patches serve as nodes, and edges are established based on patch similarity or classification relevance. Despite their efficiency, the explainability of GNN-based vision models remains underexplored, even though graphs are naturally interpretable. In this work, we analyze the semantic consistency of the graphs formed at different layers of GNN-based image classifiers, focusing on how well they preserve object structures and meaningful relationships. A comprehensive analysis is presented by quantifying the extent to which inter-layer graph connections reflect semantic similarity and spatial coherence. Explanations from standard and adversarial settings are also compared to assess whether they reflect the classifiers' robustness. Additionally, we visualize the flow of information across layers through heatmap-based visualization techniques, thereby highlighting the models' explainability. Our findings demonstrate that the decision-making processes of these models can be effectively explained, while also revealing that their reasoning does not necessarily align with human perception, especially in deeper layers.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、画像分類や、生のピクセルの代わりにパッチベースの表現を活用するといったビジョンタスクのための畳み込みアプローチの効率的な代替手段として登場した。
これらの手法は、画像パッチがノードとして機能するグラフを構築し、パッチ類似性や分類関連性に基づいてエッジを確立する。
その効率性にもかかわらず、グラフは自然に解釈可能であるにもかかわらず、GNNベースの視覚モデルの説明可能性はまだ探索されていない。
本研究では,GNNに基づく画像分類器の異なる層に形成されるグラフのセマンティック一貫性を解析し,それらが対象構造や意味のある関係をいかに保存するかに着目した。
階層間グラフ接続が意味的類似性と空間的コヒーレンスを反映する程度を定量化する。
標準設定と逆設定からの説明も比較し、分類器の頑健さを反映するかどうかを評価する。
さらに、ヒートマップに基づく可視化技術により、層間の情報の流れを可視化し、モデルの説明可能性を強調する。
以上の結果から, これらのモデルの意思決定過程を効果的に説明できるとともに, 特に深い層において, その推論が必ずしも人間の知覚と一致しないことが明らかとなった。
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