深度可解释CNN：对象分类中的特征编码方法

可解释CNN的对象分类
5星 · 超过95%的资源 需积分: 15 5 下载量 173 浏览量 更新于2024-07-16 收藏 8.14MB PDF 举报
本文主要探讨了"可解释CNN的对象分类"这一前沿研究领域，由上海交通大学的研究团队提出。该研究聚焦于如何在深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, CNN）中实现可解释性，即让机器学习模型的决策过程更加透明，以便用户理解模型是如何识别和分类对象的。传统的CNN在图像分类任务上表现出色，但缺乏对内部工作原理的直观解释，这限制了其在某些领域的应用，如医疗诊断、安全监控等，需要对模型决策有明确依据。 研究人员提出了一种创新的方法，旨在学习并生成可解释的卷积滤波器。这些滤波器专门针对CNN中的特定对象部分编码特征，例如，一个滤波器可能专门负责检测猫的耳朵或狗的尾巴。这种方法的独特之处在于它不需要额外的人工标注来指导学习，而是利用与传统CNN相同的训练数据集进行训练。这意味着，通过自然的监督学习过程，模型能够自我学习和理解对象的不同组成部分，并在高层次的卷积层中分配这些滤波器，以对应不同的物体类别。 这种方法的价值在于，它不仅提升了模型的分类性能，还提供了关于CNN如何从输入图像中提取特征以及如何基于这些特征做出预测的深入了解。通过可解释的滤波器，人们可以清晰地看到模型关注的图像区域，有助于增强信任度和模型的可接受性。为了验证其普适性，研究者在不同结构的基准CNN上进行了实验，结果显示，生成的可解释滤波器具有更高的语义意义，从而证明了这种方法的有效性和广泛适用性。 这项研究为提高深度学习模型的透明度和理解性提供了一种实用且有效的途径，有助于推动计算机视觉和人工智能领域的进步，特别是在那些需要可靠决策支持的应用场景中。

Cascade R-CNN.pdf、CornerNet.pdf、RetinaNet.pdf、TridentNet.pdf、YOLOv3.pdf

2020-03-07 上传
在计算机视觉领域，目标检测是一项核心任务，它旨在识别并定位图像中的各个对象。这里提到的五篇文献分别涉及了近年来极具影响力的目标检测算法：Cascade R-CNN、CornerNet、RetinaNet、TridentNet以及YOLOv3。每一...

核稀疏性与熵：可解释CNN压缩

论文
51202800利用核稀疏性和熵进行可解释CNN压缩李玉超1#，李少辉1#，张宝昌3，李建庄4，杜大卫5，吴永健6，黄飞跃6，冀蓉蓉1，21厦门大学信息科学与工程学院认知科学系福建省智慧城市感知与计算重点实验室2中国深圳鹏程...

"RCNN和双通道CNN用于脑肿瘤分类和对象检测的新方法

论文
吉布库马尔科钦科技大学工程学院电子与通信系，印度高知阿提奇莱因福奥文章历史记录：收到2021年2021年5月7日修订2021年5月18日接受2021年5月21日网上发售关键词：深度学习CNN分类脑肿瘤RCNN对象检测A B S T R A C T...

决策树解释CNN预测的原理

论文
1通过决策树解释CNNQuanshi Zhang$，Yu YangZhang，Haotian Ma$，and Ying Nian Wu<$†上海交通大学、加州大学洛杉矶分校、华南理工摘要本 文 1 旨 在 定 量 解 释 由 预 训 练 的 卷 积 神 经 网 络（CNN）进行的每...

可解释性图像分类器：可变形ProtoPNet

论文
10265Deformable ProtoPNet：一个基于可变形原型的可解释图像分类器缅因大学University ofjonathan. maine.edu杜克大学alina. duke.edu缅因大学University ofchaofan. maine.edu摘要我们提出了一个可变形的原型零件...

人脑信号驱动的视觉对象分类器:基于EEG数据和RNN/CNN的方法

论文
6809用于自动视觉分类的C. Spampinato、S.帕拉佐岛Kavasidis，D. 佐丹奴电气，电子和计算机工程系-PeRCeiVe实验室Viale Andrea Doria，6 - 95125卡塔尼亚http://perceive.dieei.unict.itN.苏利，M。Shah计算机视觉...

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
以下是对缩写模型的全称及相关用途功能的详细解释： 1. ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): 适用于平稳时间序列数据的预测，结合了自回归 (AR) 和移动平均 (MA) 的模型。 2. SARIMA (Seasonal ...

解释cnn_model_20=cnn_model_history.history['val_accuracy'][20:100]

2023-06-13 上传
这段代码中，cnn_model_history是一个Keras模型训练时返回的历史记录对象。history对象包含了模型训练过程中的各种指标（例如：准确率、损失等）的数值记录。其中，'val_accuracy'表示模型在验证集上的准确率。 cnn...

提示No such file or directory: 'cnn_china_keywords.csv'

2023-07-16 上传
错误提示表明找不到文件 'cnn_china_keywords.csv'。这是因为在运行程序之前，您需要确保当前工作目录中不存在该文件。 为了解决这个问题，您可以手动创建一个空的 'cnn_china_keywords.csv' 文件，并将其放在与...

./simple_cnn.530-0.65.hdf5模型下载

2023-10-09 上传
你可以通过以下方式下载"./simple_cnn.530-0.65.hdf5"模型: 1. 打开网页浏览器并进入模型文件的下载页面。 2. 在下载页面上找到相应的链接或按钮，点击它以开始下载模型文件。 3. 通常，你会收到一个提示询问你...
syp_net
  • 粉丝: 158
  • 资源: 1187
上传资源 快速赚钱

最新资源