論文の概要: XAI for Point Cloud Data using Perturbations based on Meaningful Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22020v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 17:12:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.769549
• Title: XAI for Point Cloud Data using Perturbations based on Meaningful Segmentation
• Title（参考訳）: 意味的セグメンテーションに基づく摂動を用いたポイントクラウドデータのためのXAI
• Authors: Raju Ningappa Mulawade, Christoph Garth, Alexander Wiebel,
• Abstract要約: 本稿では,ポイントクラウド分類に取り組んでいるニューラルネットワークのための,セグメンテーションに基づく説明可能な人工知能(XAI)手法を提案する。 本手法のビルディングブロックとして,点雲データに摂動を導入する新しい点シフト機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.58573781370901
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel segmentation-based explainable artificial intelligence (XAI) method for neural networks working on point cloud classification. As one building block of this method, we propose a novel point-shifting mechanism to introduce perturbations in point cloud data. Recently, AI has seen an exponential growth. Hence, it is important to understand the decision-making process of AI algorithms when they are applied in critical areas. Our work focuses on explaining AI algorithms that classify point cloud data. An important aspect of the methods used for explaining AI algorithms is their ability to produce explanations that are easy for humans to understand. This allows them to analyze the AI algorithms better and make appropriate decisions based on that analysis. Therefore, in this work, we intend to generate meaningful explanations that can be easily interpreted by humans. The point cloud data we consider represents 3D objects such as cars, guitars, and laptops. We make use of point cloud segmentation models to generate explanations for the working of classification models. The segments are used to introduce perturbations into the input point cloud data and generate saliency maps. The perturbations are introduced using the novel point-shifting mechanism proposed in this work which ensures that the shifted points no longer influence the output of the classification algorithm. In contrast to previous methods, the segments used by our method are meaningful, i.e. humans can easily interpret the meaning of the segments. Thus, the benefit of our method over other methods is its ability to produce more meaningful saliency maps. We compare our method with the use of classical clustering algorithms to generate explanations. We also analyze the saliency maps generated for example inputs using our method to demonstrate the usefulness of the method in generating meaningful explanations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ポイントクラウド分類に取り組んでいるニューラルネットワークのための,セグメンテーションに基づく説明可能な人工知能(XAI)手法を提案する。 本手法のビルディングブロックとして,点雲データに摂動を導入する新しい点シフト機構を提案する。 最近、AIは指数関数的な成長を遂げた。 したがって、AIアルゴリズムが重要な分野に適用される際には、意思決定プロセスを理解することが重要である。 私たちの研究は、ポイントクラウドデータを分類するAIアルゴリズムの説明に焦点を当てています。 AIアルゴリズムを説明するために使われる手法の重要な側面は、人間が理解しやすい説明を作成する能力である。 これにより、AIアルゴリズムをよりよく分析し、その分析に基づいて適切な決定を下すことができる。 そこで本研究では,人間によって容易に解釈できる意味のある説明を生成することを目的としている。 私たちが考慮しているポイントクラウドデータは、車、ギター、ラップトップといった3Dオブジェクトを表しています。 我々は、ポイントクラウドセグメンテーションモデルを用いて分類モデルの動作を説明する。 セグメントは入力ポイントクラウドデータに摂動を導入し、サリエンシマップを生成するために使用される。 摂動は、この研究で提案された新しい点シフト機構を用いて導入され、シフトした点が分類アルゴリズムの出力にもはや影響を与えないことを保証する。 従来の手法とは対照的に,本手法で用いるセグメントは意味があり,つまり,人間が容易にセグメントの意味を解釈することができる。 したがって,本手法の利点は,より有意義なサリエンシマップを作成できることにある。 本稿では,従来のクラスタリングアルゴリズムを用いて説明文を生成する手法と比較する。 また,本手法が有意義な説明を生成する上で有用であることを示すために,本手法を用いて入力として生成したサリエンシマップを解析した。

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