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增强可解释人工智能：结合 GradCAM 和 LRP 的混合方法用于 CNN 的解释性
通过结合 GradCAM 和 LRP 方法，我们提出了一种新的技术来解释基于 CNN 的模型的输出。在这种方法中，首先对 GradCAM 方法产生的解释进行处理以去除噪声，然后将处理后的输出与 LRP 的输出逐元素相乘，最后对乘积应用高斯模
PDF2 months ago
泛化 Embedding 网络的 GradCAM
本研究提出一种名为 EmbeddingCAM 的新方法，扩展了 Grad-CAM 以适用于嵌入网络，通过在 CUB-200-2011 数据集上的实证和定量分析，证明了该方法的有效性。
PDF5 months ago
GroundVLP：从视觉语言预训练和开放词汇对象检测中利用零样本视觉定位
通过现有的图像 - 文本配对模型和纯物体检测数据，我们提出了一种名为 GroundVLP 的简单而有效的零样本方法，该方法结合了 GradCAM 热力图和开放词汇检测器的对象提案，用于捕捉视觉环境并解决视觉定位任务中数据标注不足的挑战，实验
PDF6 months ago
COSE: 图像分类中一种用于显著性的一致性敏感度度量
我们提出了一套利用视觉先验来有效评估显著性方法在图像分类任务中性能的度量标准。通过我们的度量标准，我们发现，虽然人们认为显著性方法与架构无关，但大多数方法更能解释基于变形器的模型而不是基于卷积的模型。此外，我们发现 GradCAM 在 CO
PDF10 months ago
CVPR学习共同理由，提高自监督表示在细粒度视觉识别问题中的表现
本文提出了一种名为 common rationales 的机制，将其作为特征筛选机制来增强自监督学习方法在细粒度图像识别任务中的效果，并表明该方法在四种视觉任务中均取得了显著的改进。
PDFa year ago
使用密集卷积神经网络对胸部 X 光影像进行多标签分类的研究
本项目提出了一种基于 DenseNet 和 GRADCAM 的多标签胸透疾病诊断模型，能够在 X 线图像中准确检测出多种胸部病理，并实现了深度学习算法的模型可解释性。
PDF2 years ago