Metodebevisregister
Explainable Object Detection
Explainable object detection combines a deep-learning object detector — such as YOLO, Faster R-CNN, or DETR — with post-hoc or built-in explainability methods (Grad-CAM, LIME, SHAP, D-RISE) that visualize why the model placed a bounding box at a particular location and assigned a particular class label, making its decisions auditable by humans.
Kilderegister
Siteringer kopiert ordrett fra metodens kilderegister. Ingen påstandsnivåverifisering er underforstått fra dem.
Explainable Artificial Intelligence for Object Detection (XAI-OD)
Taksonomisk metoderegister · ml-model / deep-learning
- 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
Kuraterte påstander
Påstander lagret i bevishovedboken, hver med sin egen vurdering.
Ingen kuraterte påstander ennå
Denne visningen finner ikke opp en påstandsvurdering når hovedboken ikke har noen.
Relaterte metoder
Generert fra metodegrafen og vist som maskinforslåtte relasjoner – ingen bevispåstand er underforstått.