Объяснимое сегментирование экземпляров

Объяснимое сегментирование экземпляров сочетает модели сегментирования экземпляров на основе глубокого обучения, которые обнаруживают и разграничивают каждый отдельный объект как отдельную пиксельную маску, с методами объяснимости post-hoc или ante-hoc, такими как GradCAM, SHAP, LIME или визуализация внимания, так что каждая предсказанная маска сопровождается доказательствами, показывающими, какие области изображения повлияли на решение модели.