Објашњиво детектовање објеката
Објашњиво детектовање објеката комбинује детектор објеката заснован на дубоком учењу — као што су YOLO, Faster R-CNN или DETR — са пост-хок или уграђеним методама објашњивости (Grad-CAM, LIME, SHAP, D-RISE) које визуализују зашто је модел поставио оквир на одређену локацију и доделио одређену ознаку класе, чинећи његове одлуке ревизијски проверљивим за људе.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Artificial Intelligence for Object Detection (XAI-OD). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Objašnjiva klasifikacija slikaDuboko učenje↔ compare
- Objašnjivi Vision TransformerDuboko učenje↔ compare
- Instancno segmentiranjeDuboko učenje↔ compare
- Detekcija objekataDuboko učenje↔ compare
- Semantička segmentacijaDuboko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →