방법 증거 기록
Explainable Instance Segmentation
Explainable Instance Segmentation combines deep-learning instance segmentation models — which detect and delineate every individual object as a separate pixel mask — with post-hoc or ante-hoc explainability techniques such as GradCAM, SHAP, LIME, or attention visualization, so that each predicted mask is accompanied by evidence showing which image regions drove the model's decision.
원본 기록
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Explainable Instance Segmentation (XAI-augmented Mask Detection)
분류학적 방법 기록 · ml-model / deep-learning
- Lindner, M., Meng, C., & Bischl, B. (2023). Explaining Instance Segmentation Models via Saliency Maps and Occlusion. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. · URL
- Instance segmentation. Wikipedia. · URL
큐레이션된 주장
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관련 방법
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