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Microsoft Common Objects in Context
Microsoft Common Objects in Context
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新的FD-CanKD框架提高了紧凑型目标检测器的准确性
研究人员开发了一个名为FD-CanKD的新知识蒸馏框架，旨在提高紧凑型目标检测器的准确性，同时不增加其参数数量。该方法在多个层面将知识从较大的教师模型转移到较小的学生模型：预测、上下文和频率。在COCO数据集上的实验表明，FD-CanKD可以显著提升紧凑型检测器的性能，在微调后达到48.87 mAP50:95的平均精度均值，而学生模型在训练后尺寸保持不变。
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基于概念的可解释人工智能揭示深度神经网络的弱点和数据集偏差
研究人员探索了使用基于概念的可解释人工智能（CXAI）方法来理解多标签图像分类中深度神经网络（DNN）的学习弱点和偏差。通过在 MS-COCO 数据集上训练 VGG16 和 ResNet50 模型，并应用 CRP 和 CRAFT 等 CXAI 技术，研究发现更高的概念区分度可以减少标签和概念中的混淆。分析还强调了数据集中环境概念如何暴露模型固有的偏差。