图像分类器的卡通解释
人工智能
2022-10-21 v5 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出 CartoonX（Cartoon Explanation），一种面向图像分类器、基于率失真解释（Rate-Distortion Explanation, RDE）框架的模型无关解释方法。自然图像大致是分段平滑信号——亦称类卡通图像——并在小波域中趋于稀疏。CartoonX 是首个利用这一点的解释方法，其要求解释在小波域中稀疏，从而提取图像中相关的分段平滑部分，而非相关的像素稀疏区域。我们证明 CartoonX 能够揭示新颖且有价值的解释信息，尤其针对错误分类。此外，我们表明 CartoonX 以更少系数实现了比其他最先进方法更低的失真。
引用
@article{arxiv.2110.03485,
title = {Cartoon Explanations of Image Classifiers},
author = {Stefan Kolek and Duc Anh Nguyen and Ron Levie and Joan Bruna and Gitta Kutyniok},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.03485},
year = {2022}
}
备注
ECCV 2022 (oral)