面向目标检测的高效简洁解释：基于高斯-类激活映射解释器
计算机视觉与模式识别
2024-04-23 v1 人工智能
摘要
为解决在可解释人工智能（XAI）中为目标检测模型提供快速且合情合理解释的挑战，我们引入了高斯类激活映射解释器（G-CAME）。该方法通过利用所选图层的激活图并应用高斯核来突出预测目标的关键图像区域，从而高效生成简洁的显著性图。与其他基于区域的方法相比，G-CAME显著缩短解释时间至0.5秒，且未损害解释质量。我们使用 Faster-RCNN 和 YOLOX 在 MS-COCO 2017 数据集上评估了 G-CAME，证明其能够提供高度可信和忠实的解释，尤其在减少小目标检测偏差方面表现突出。
引用
@article{arxiv.2404.13417,
title = {Efficient and Concise Explanations for Object Detection with Gaussian-Class Activation Mapping Explainer},
author = {Quoc Khanh Nguyen and Truong Thanh Hung Nguyen and Vo Thanh Khang Nguyen and Van Binh Truong and Tuong Phan and Hung Cao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.13417},
year = {2024}
}
备注
Canadian AI 2024