व्याख्या योग्य वस्तु संसूचन
व्याख्या योग्य वस्तु संसूचन एक डीप-लर्निंग वस्तु संसूचक — जैसे YOLO, Faster R-CNN, या DETR — को पोस्ट-हॉक या अंतर्निहित व्याख्यात्मकता विधियों (Grad-CAM, LIME, SHAP, D-RISE) के साथ जोड़ता है, जो यह दर्शाती हैं कि मॉडल ने किसी विशेष स्थान पर बाउंडिंग बॉक्स क्यों रखा और एक विशेष वर्ग लेबल क्यों निर्दिष्ट किया, जिससे उसके निर्णय मनुष्यों द्वारा ऑडिट करने योग्य बन जाते हैं।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Artificial Intelligence for Object Detection (XAI-OD). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/explainable-object-detection
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