論文の概要: Explain and Monitor Deep Learning Models for Computer Vision using Obz AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18188v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 16:46:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.870719
• Title: Explain and Monitor Deep Learning Models for Computer Vision using Obz AI
• Title（参考訳）: Obz AIを用いたコンピュータビジョンのためのDeep Learning Modelの解説とモニタリング
• Authors: Neo Christopher Chung, Jakub Binda,
• Abstract要約: Obz AIは、ビジョンAIシステムの最先端の説明可能性と可観測性を促進するために設計された、包括的なソフトウェアエコシステムである。 Obz AIは、Pythonクライアントライブラリからフルスタック分析ダッシュボードまで、シームレスな統合パイプラインを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.406359246841227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has transformed computer vision (CV), achieving outstanding performance in classification, segmentation, and related tasks. Such AI-based CV systems are becoming prevalent, with applications spanning from medical imaging to surveillance. State of the art models such as convolutional neural networks (CNNs) and vision transformers (ViTs) are often regarded as ``black boxes,'' offering limited transparency into their decision-making processes. Despite a recent advancement in explainable AI (XAI), explainability remains underutilized in practical CV deployments. A primary obstacle is the absence of integrated software solutions that connect XAI techniques with robust knowledge management and monitoring frameworks. To close this gap, we have developed Obz AI, a comprehensive software ecosystem designed to facilitate state-of-the-art explainability and observability for vision AI systems. Obz AI provides a seamless integration pipeline, from a Python client library to a full-stack analytics dashboard. With Obz AI, a machine learning engineer can easily incorporate advanced XAI methodologies, extract and analyze features for outlier detection, and continuously monitor AI models in real time. By making the decision-making mechanisms of deep models interpretable, Obz AI promotes observability and responsible deployment of computer vision systems.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングはコンピュータビジョン(CV)を変革し、分類、セグメンテーション、関連するタスクにおいて優れたパフォーマンスを達成した。 このようなAIベースのCVシステムは、医療画像から監視まで幅広い用途で普及しつつある。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やビジョントランスフォーマー(ViT)といった最先端技術モデルはしばしば'ブラックボックス'と見なされ、意思決定プロセスに限られた透明性を提供する。 説明可能なAI(XAI)の最近の進歩にもかかわらず、実際のCVデプロイメントでは説明容易性は未利用のままである。 主な障害は、XAI技術と堅牢な知識管理と監視フレームワークを結びつける統合されたソフトウェアソリューションがないことである。 このギャップを埋めるために、私たちは、ビジョンAIシステムの最先端の説明可能性と可観測性を促進するために設計された包括的なソフトウェアエコシステムであるObz AIを開発した。 Obz AIは、Pythonクライアントライブラリからフルスタック分析ダッシュボードまで、シームレスな統合パイプラインを提供する。 Obz AIを使用することで、機械学習エンジニアは、高度なXAI方法論を簡単に組み込んで、外れ値検出のための機能を抽出し、分析し、AIモデルをリアルタイムで監視することができる。 ディープモデルの意思決定メカニズムを解釈可能にすることで、Obz AIは可観測性とコンピュータビジョンシステムの責任ある展開を促進する。

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