論文の概要: Detection Transformers Under the Knife: A Neuroscience-Inspired Approach to Ablations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21723v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 12:00:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.152211
• Title: Detection Transformers Under the Knife: A Neuroscience-Inspired Approach to Ablations
• Title（参考訳）: ナイフ下の検出用トランスフォーマー : アブレーションに対する神経科学的なアプローチ
• Authors: Nils Hütten, Florian Hölken, Hasan Tercan, Tobias Meisen,
• Abstract要約: 我々は3つの最先端検出トランスモデルにおけるキーコンポーネントの破壊の影響を系統的に分析する。 我々は,これらの改善がパフォーマンス指標gIoUとF1スコアに与える影響を評価する。 本研究は, モデル性能に対する内部成分の寄与を明らかにすることにより, DETRのXAIを推し進める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5967570276373655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, Explainable AI has gained traction as an approach to enhancing model interpretability and transparency, particularly in complex models such as detection transformers. Despite rapid advancements, a substantial research gap remains in understanding the distinct roles of internal components - knowledge that is essential for improving transparency and efficiency. Inspired by neuroscientific ablation studies, which investigate the functions of brain regions through selective impairment, we systematically analyze the impact of ablating key components in three state-of-the-art detection transformer models: Detection transformer (DETR), deformable detection transformer (DDETR), and DETR with improved denoising anchor boxes (DINO). The ablations target query embeddings, encoder and decoder multi-head self-attentions (MHSA) as well as decoder multi-head cross-attention (MHCA) layers. We evaluate the effects of these ablations on the performance metrics gIoU and F1-score, quantifying effects on both the classification and regression sub-tasks on the COCO dataset. To facilitate reproducibility and future research, we publicly release the DeepDissect library. Our findings reveal model-specific resilience patterns: while DETR is particularly sensitive to ablations in encoder MHSA and decoder MHCA, DDETR's multi-scale deformable attention enhances robustness, and DINO exhibits the greatest resilience due to its look-forward twice update rule, which helps distributing knowledge across blocks. These insights also expose structural redundancies, particularly in DDETR's and DINO's decoder MHCA layers, highlighting opportunities for model simplification without sacrificing performance. This study advances XAI for DETRs by clarifying the contributions of internal components to model performance, offering insights to optimize and improve transparency and efficiency in critical applications.
• Abstract（参考訳）: 近年、モデル解釈可能性と透明性を高めるアプローチとして、特に検出トランスフォーマーのような複雑なモデルにおいて、説明可能なAIが注目を集めている。 急速な進歩にもかかわらず、内部コンポーネントの明確な役割 — 透明性と効率を改善する上で不可欠な知識 — を理解する上で、かなりの研究ギャップが残っている。 選択的障害により脳領域の機能を調べる神経科学的アブレーション研究に触発され, 検出トランスフォーマ(DETR), 変形検出トランスフォーマ(DDETR), デノナイジングアンカーボックス(DINO)を改良したDDETRの3つの状態検出トランスフォーマモデルにおいて, キーコンポーネントの破壊が与える影響を系統的に解析した。 Ablationsターゲットクエリの埋め込み、エンコーダ、デコーダのマルチヘッド自己アテンション(MHSA)、およびデコーダのマルチヘッドクロスアテンション(MHCA)レイヤ。 評価指標gIoUとF1-scoreに対するこれらの改善の効果を評価し,COCOデータセットの分類および回帰サブタスクに与える影響を定量化する。 再現性と今後の研究を容易にするため,我々はDeepDissectライブラリを公開している。 DDETRはエンコーダMHSAおよびデコーダMHCAのアブレーションに特に敏感であるが、DDETRのマルチスケールの変形可能なアテンションはロバスト性を高め、DINOはそのルックフォワード2回更新規則により最大のレジリエンスを示し、ブロック間の知識の分散を支援する。 これらの洞察はまた、特にDDETRとDINOのデコーダMHCA層における構造的冗長性を明らかにし、性能を犠牲にすることなくモデル単純化の機会を強調している。 本研究は,DeTRのXAIを進化させ,性能をモデル化し,重要なアプリケーションにおける透明性と効率を最適化し,改善するための洞察を提供することにより,内部コンポーネントの貢献を明らかにする。

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