抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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説明可能な顔認識は,顔の整合者が直面する理由を説明する問題である。本論文では,説明可能な顔認識のための最初の包括的ベンチマークとベースライン評価を提供した。著者らは,鼻,眼列または口のような選択された顔特性を総合的に修復することによって異なる95人の被験者の3648の三重項(プローブ,配偶者,非配偶者)のキュレートされたセットである,インペイントした非マテラルな顔マッチング者を,画像にマッチするネットワーク注意マップを生成し,そして,各三重項に対して修復された非マテートとは一致しない,ネットワーク注意マップを生成することにより,異なる95人の被験者の348の三重項(プローブ,配偶者,非配偶者)と呼ばれる新しい評価プロトコルを定義した。これは,画像領域がどのように顔マッチングに寄与するかを定量化するためのグランドトルースを提供し,著者らは,3つの顔マッチング者に関する顔認識におけるネットワーク注意のための5つの最先端技術を比較するこのデータセットに関する包括的ベンチマークを提供した。このベンチマークは,広いマージンによって最先端の状態より性能が優れているサブツリーEBPと密度ベースの入力サンプリング(DISE)と呼ばれるネットワーク注意のための2つの新しいアルゴリズムを含み,著者らは,新しい画像上のこれらのネットワーク注意技術の定性的可視化を示し,そして,これらの説明可能な顔認識モデルが,顔整合者のための透明性と信頼をいかに改善できるかを調査した。【JST・京大機械翻訳】
