ScholarGate
Assistent
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Uitlegbare instantiesegmentatie

Uitlegbare instantiesegmentatie combineert deep-learning instantiesegmentatiemodellen — die elk individueel object detecteren en afbakenen als een afzonderlijk pixelmasker — met post-hoc of ante-hoc verklaarbaarheidstechnieken zoals GradCAM, SHAP, LIME, of aandachtsvisualisatie, zodat elk voorspeld masker vergezeld gaat van bewijs dat aantoont welke beeldregio's de beslissing van het model hebben gestuurd.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. Lindner, M., Meng, C., & Bischl, B. (2023). Explaining Instance Segmentation Models via Saliency Maps and Occlusion. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. link
  2. Instance segmentation. Wikipedia. link

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Instance Segmentation (XAI-augmented Mask Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/deep-learning/explainable-instance-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.

Compare side by side
ScholarGateExplainable Instance Segmentation (Explainable Instance Segmentation (XAI-augmented Mask Detection)). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/deep-learning/explainable-instance-segmentation · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026