本論文は、XAIを用いた画像セグメンテーションに関する包括的な調査を行っている。
まず、XAIの概要と画像セグメンテーションの特性について説明している。XAIは、モデルの内部動作を理解し、出力を説明することができる手法であり、特に深層学習モデルの「ブラックボックス」問題に対処するために注目されている。一方、画像セグメンテーションは、ピクセルレベルで物体や領域を識別する重要なコンピュータービジョンタスクであり、医療、産業、その他の分野で広く利用されている。
次に、XAIの主要な手法を5つのカテゴリーに分類している:プロトタイプベース、勾配ベース、摂動ベース、反事実的、アーキテクチャベース。各手法の特徴と適用例を詳しく解説している。
さらに、XAIの評価指標について議論している。定性的評価では、ユーザースタディによる主観的な評価が主流だが、定量的評価も重要である。削除曲線やinfidelityなどの指標が提案されているが、信頼性の課題も指摘されている。
最後に、医療、産業、その他の分野における具体的なXAIの適用事例を紹介している。医療分野では皮膚科、眼科、腫瘍学などで活用されており、産業分野では遠隔センシング、環境観測、バイオメトリクスなどで利用されている。また、自己教師あり学習への応用も検討されている。
全体として、XAIは画像セグメンテーションの解釈可能性を高める有効な手段であり、様々な分野での実用化が期待されている。ただし、手法の信頼性や評価の課題など、今後の研究開発が必要とされている。
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