Erklärbare Instanzsegmentierung

Erklärbare Instanzsegmentierung kombiniert Deep-Learning-Modelle zur Instanzsegmentierung – welche jedes einzelne Objekt als separate Pixelmaske erkennen und abgrenzen – mit Post-hoc- oder Ante-hoc-Erklärbarkeitsverfahren wie GradCAM, SHAP, LIME oder Aufmerksamkeitsvisualisierung, sodass jede vorhergesagte Maske von Nachweisen begleitet wird, welche Bildregionen die Entscheidung des Modells beeinflusst haben.