Forklarlig objektdeteksjon
Forklarlig objektdeteksjon kombinerer en objektdetektor basert på dyp læring — som YOLO, Faster R-CNN eller DETR — med post-hoc- eller innebygde forklaringsmetoder (Grad-CAM, LIME, SHAP, D-RISE) som visualiserer hvorfor modellen plasserte en avgrensningsboks på et bestemt sted og tildelte en bestemt klasselabel, noe som gjør dens beslutninger reviderbare for mennesker.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Artificial Intelligence for Object Detection (XAI-OD). ScholarGate. https://scholargate.app/no/deep-learning/explainable-object-detection
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.
- Forklarbar bildeklassifiseringDyp læring↔ compare
- Forklarbar Vision TransformerDyp læring↔ compare
- InstanssegmenteringDyp læring↔ compare
- ObjektdeteksjonDyp læring↔ compare
- Semantisk segmenteringDyp læring↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →