Machine learningDeep learning / NLP / CV
פילוח סמנטי מוסבר
פילוח סמנטי מוסבר (XSS) משלב ניתוח סצנה ברמת הפיקסל — הקצאת תוויות סיווג לכל פיקסל בתמונה — עם שיטות הסבר פוסט-הוק או אינהרנטיות כגון Grad-CAM, מפות קשב, או SHAP, כך שהחלטות הסיווג של הרשת ניתנות לביקורת, להדמיה, ולהצדקה בפני מומחי תחום בהדמיה רפואית, נהיגה אוטונומית, וחישה מרחוק.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
- Long, J., Shelhamer, E., & Darrell, T. (2015). Fully convolutional networks for semantic segmentation. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 3431–3440. DOI: 10.1109/CVPR.2015.7298965 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Semantic Segmentation (XAI-Integrated Pixel-Wise Scene Parsing). ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/explainable-semantic-segmentation
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.
- מנגנון קשבלמידה עמוקה↔ compare
- פילוח מופעיםלמידה עמוקה↔ compare
- LIME: הסברים מפורשים מקומיים שאינם תלויים במודללמידת מכונה↔ compare
- סגמנטציה סמנטיתלמידה עמוקה↔ compare