Machine learningDeep learning / NLP / CV
Explainable Semantic Segmentation
Explainable Semantic Segmentation (XSS) は、ピクセル単位のシーン解析（画像内のすべてのピクセルにクラスラベルを割り当てること）と、Grad-CAM、アテンションマップ、SHAPなどの事後的または本質的な説明手法を組み合わせることで、ネットワークのクラス決定を医療画像、自動運転、リモートセンシングのドメイン専門家が監査、視覚化、正当化できるようにする。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Semantic Segmentation (XAI-Integrated Pixel-Wise Scene Parsing). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/explainable-semantic-segmentation
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