Forklarlig objektdetektering
Forklarlig objektdetektering kombinerer en deep-learning objektdetektor — såsom YOLO, Faster R-CNN eller DETR — med post-hoc eller indbyggede forklaringsmetoder (Grad-CAM, LIME, SHAP, D-RISE), der visualiserer, hvorfor modellen placerede en afgrænsningsboks på en bestemt placering og tildelte en bestemt klasselabel, hvilket gør dens beslutninger auditerbare for mennesker.
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 Artificial Intelligence for Object Detection (XAI-OD). ScholarGate. https://scholargate.app/da/deep-learning/explainable-object-detection
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.
- Forklarlig BilledklassifikationDyb læring↔ compare
- Forklarlig Vision TransformerDyb læring↔ compare
- InstanssegmenteringDyb 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 →