I detta arbete utvecklar vi en snabb detekteringsmetod som kan appliceras på alla olika bildsorter. Vi tränar en maskeringsmodell för att manipulera poängen i klassificeringen genom att maskera framträdande delar av indatabilden. Vår modell generaliserar väl till osedda bilder och kräver ett enda framåtpass för att utföra saliency-detektering, därför lämplig för användning i realtidssystem. Vi testar vår strategi på CIFAR-10 och ImageNet dataset och visar att de producerade saliency kartor är lätt att tolka, vass, och fri från artefakter. Vi föreslår en ny mätmetod för salthalt och testar vår metod på ImageNet-objektets lokaliseringsuppgift. Vi uppnår resultat som överträffar andra svagt övervakade metoder.
REF utvecklar en dressabel maskeringsmodell som kan producera maskerna i ett enda framåtpass.
Real Time Image Saliency for Black Box Classifiers
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}