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J-GLOBAL ID：202002290831693960   整理番号：20A2694205

なぜこれらのマッチなのか?画像類似性モデルの挙動の説明【JST・京大機械翻訳】

Why Do These Match? Explaining the Behavior of Image Similarity Models

著者 (6件)： Plummer Bryan A. (Boston University, Boston, MA, USA) ,  Vasileva Mariya I. (University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA) ,  Petsiuk Vitali (Boston University, Boston, MA, USA) ,  Saenko Kate (Boston University, Boston, MA, USA) ,  Saenko Kate (MIT-IBM Watson AI Lab, Cambridge, MA, USA) ,  Forsyth David (University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12356  ページ： 652-669  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層学習モデルの説明は,ユーザがその行動を理解し,研究者がその欠点を識別できるのを助けることができる。最近の研究では,画像分類や視覚質問回答のようなタスクに対するモデルの説明に主として焦点を当てている。本論文では,モデル出力が分類スコアよりも2つの入力の類似性を測定するスコアである画像類似性モデルを説明するために,ネットワーク拡張(SANE)のためのSalent Attributesを導入した。このタスクにおいて,説明は入力画像の両方に依存するので,標準法は適用されない。SANE説明対は,マッチを最も良く説明する属性を持つ重要な画像領域を同定する顕著性マップを対にした。この説明は,顕著性マップのみによって典型的に捉えられない追加情報を提供し,属性認識の古典的タスクに関する性能も改善できることを見出した。このアプローチの一般化能力は,Attributes 2の多様なドメイン,Polyvore Outfitsおよび動物からの2つのデータセットで実証される。コードは利用できる。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  ネットワーク ,  ファッション ,  動物 ,  類似性 ,  画像検索
準シソーラス用語： 画像分類 ,  顕著性マップ ,  画像類似性 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 説明可能なAI ,  画像類似性モデル ,  ファッション互換性 ,  画像検索

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像類似性 ,  モデル ,  挙動 ,  説明