Förklarbar objektdetektering
Förklarbar objektdetektering kombinerar en djupinlärningsbaserad objektdetektor — såsom YOLO, Faster R-CNN eller DETR — med post-hoc- eller inbyggda förklarbarhetsmetoder (Grad-CAM, LIME, SHAP, D-RISE) som visualiserar varför modellen placerade en avgränsningsruta på en viss plats och tilldelade en viss klassetikett, vilket gör dess beslut granskningsbara av människor.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Artificial Intelligence for Object Detection (XAI-OD). ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.
- Förklarbar bildklassificeringDjupinlärning↔ compare
- Explainable Vision TransformerDjupinlärning↔ compare
- InstanssegmenteringDjupinlärning↔ compare
- ObjektdetekteringDjupinlärning↔ compare
- Semantisk segmenteringDjupinlärning↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →