論文の概要: Combi-CAM: A Novel Multi-Layer Approach for Explainable Image Geolocalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24117v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 09:29:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.225358
• Title: Combi-CAM: A Novel Multi-Layer Approach for Explainable Image Geolocalization
• Title（参考訳）: Combi-CAM: 説明可能な画像ジオローカライゼーションのための新しいマルチレイヤアプローチ
• Authors: David Faget, José Luis Lisani, Miguel Colom,
• Abstract要約: 我々は,CNNに基づくジオローカライゼーションモデルの説明可能性を高める新しい手法であるCombi-CAMを提案する。 このアプローチは、異なる画像特徴がモデルの判断にどのように貢献するかについて、より詳細な理解を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945722
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Planet-scale photo geolocalization involves the intricate task of estimating the geographic location depicted in an image purely based on its visual features. While deep learning models, particularly convolutional neural networks (CNNs), have significantly advanced this field, understanding the reasoning behind their predictions remains challenging. In this paper, we present Combi-CAM, a novel method that enhances the explainability of CNN-based geolocalization models by combining gradient-weighted class activation maps obtained from several layers of the network architecture, rather than using only information from the deepest layer as is typically done. This approach provides a more detailed understanding of how different image features contribute to the model's decisions, offering deeper insights than the traditional approaches.
• Abstract（参考訳）: 惑星規模の写真測地は、その視覚的特徴に基づいて、画像に描かれた地理的な位置を推定する複雑な作業を含む。 ディープラーニングモデル、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はこの分野を著しく進歩させてきたが、それらの予測の背後にある理由を理解することは依然として困難である。 本稿では,ネットワークアーキテクチャの複数の層から得られる勾配重み付きクラスアクティベーションマップを組み合わせることで,CNNに基づくジオローカライゼーションモデルの説明可能性を高める手法であるCombi-CAMを提案する。 このアプローチは、異なるイメージ機能がモデルの判断にどのように貢献するかをより詳細に理解し、従来のアプローチよりも深い洞察を提供する。

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