Vysvetliteľná detekcia objektov
Vysvetliteľná detekcia objektov kombinuje hlbokoučiacu detekciu objektov — ako napríklad YOLO, Faster R-CNN alebo DETR — s post-hoc alebo vstavanými metódami vysvetliteľnosti (Grad-CAM, LIME, SHAP, D-RISE), ktoré vizualizujú, prečo model umiestnil ohraničujúci rámček na konkrétne miesto a priradil konkrétny názov triedy, čím sa jeho rozhodnutia stávajú auditovateľnými pre ľudí.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Artificial Intelligence for Object Detection (XAI-OD). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.
- Vysvetliteľná klasifikácia obrazuHlboké učenie↔ compare
- Vysvetliteľný Vision TransformerHlboké učenie↔ compare
- Inštancová segmentáciaHlboké učenie↔ compare
- Detekcia objektovHlboké učenie↔ compare
- Sémantická segmentáciaHlboké učenie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →