要約
私たちはDeep Feature Factorization（DFF）という手法を提案します。この手法は、画像や画像群内の類似した意味論的概念を局所化する能力を持っています。DFFを使用することで、深層畳み込みニューラルネットワークが学習した特徴量の階層的なクラスタ構造を解析することができます。これはヒートマップとして可視化され、画像群内で意味的に一致する領域が強調表示されます。これにより、ネットワークが「類似」と認識しているものが明らかになります。また、DFFは共セグメンテーションと共局在化にも使用でき、これらのタスクにおいて最先端の結果を得ています。