عميق داخل الشبكات الإدراكية: تصور نماذج تصنيف الصور وخرائط البارزية

يتناول هذا البحث تصور نماذج تصنيف الصور التي تم تعلمها باستخدام شبكات الالتفاف العميقة (ConvNets). نحن نعتبر تقنيتين لتصور، تعتمدان على حساب التدرج للنقاط الفصلية للصنف بالنسبة للصورة المدخلة. التقنية الأولى تولد صورة تحقق أقصى درجة للنقاط الفصلية للصنف [Erhan وآخرون، 2009]، مما يتيح تصور مفهوم الصنف الذي تم التقاطه بواسطة الشبكة الالتفافية. أما التقنية الثانية فتحسب خريطة الأهمية الخاصة بالصنف، وهي محددة لكل صورة وصنف معين. نوضح أن هذه الخرائط يمكن استخدامها في عملية تقسيم الكائنات بشكل ضعيف الإشراف باستخدام نماذج تصنيف ConvNets. وأخيرًا، نحدد العلاقة بين طرق تصور ConvNets المستندة إلى التدرج والشبكات المعكوسة الالتفافية [Zeiler وآخرون، 2013].