Meetodi tõendite kirje
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.
Allikakirje
Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.
Explainable Artificial Intelligence for Object Detection (XAI-OD)
Taksonoomiline meetodikirje · ml-model / deep-learning
- 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
Kureeritud väited
Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.
Kureeritud väiteid veel pole
See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.
Seotud meetodid
Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.