Forklarlig Billedklassifikation
Forklarlig billedklassifikation kombinerer en deep learning-billedklassifikator — typisk et CNN eller Vision Transformer — med en post-hoc eller intrinsisk fortolkningsmetode såsom Grad-CAM, LIME eller SHAP for at producere visuelle eller kvantitative forklaringer på, hvorfor modellen tildelte en bestemt etiket til et billede. Målet er at gøre klassifikatorens beslutningsproces gennemsigtig, auditerbar og troværdig.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Selvaraju, R. R., Cogswell, M., Das, A., Vedantam, R., Parikh, D., & Batra, D. (2017). Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 618-626. DOI: 10.1109/ICCV.2017.74 ↗
- Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). Why Should I Trust You?: Explaining the Predictions of Any Classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1135-1144. DOI: 10.1145/2939672.2939778 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Image Classification (XAI-augmented CNN/Transformer Classifiers). ScholarGate. https://scholargate.app/da/deep-learning/explainable-image-classification
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Finjusteret billedklassifikationDyb læring↔ compare
- BilledklassifikationDyb læring↔ compare
- ObjektdetektionDyb læring↔ compare
- Semantisk segmenteringDyb læring↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →