Explainable Object Detection
Explainable object detection combines a deep-learning object detector — such as YOLO, Faster R-CNN, or DETR — with post-hoc or built-in explainability methods (Grad-CAM, LIME, SHAP, D-RISE) that visualize why the model placed a bounding box at a particular location and assigned a particular class label, making its decisions auditable by humans.
Εγγραφή πηγής
Οι παραπομπές αντιγράφονται αυτούσιες από την εγγραφή πηγής της μεθόδου. Δεν υπονοείται επαλήθευση σε επίπεδο ισχυρισμού από αυτές.
- 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
Επιμελημένοι ισχυρισμοί
Οι ισχυρισμοί έχουν αποθηκευτεί στο καθολικό τεκμηρίων, καθένας με τη δική του αξιολόγηση.
Αυτή η προβολή δεν επινοεί αξιολόγηση ισχυρισμού όταν το καθολικό δεν έχει κανέναν.
Σχετικές μέθοδοι
Δημιουργούνται από τον γράφο μεθόδων και εμφανίζονται ως προτεινόμενες από μηχανή σχέσεις — δεν υπονοείται ισχυρισμός τεκμηρίου.