Attibution Method에 대하여

딥러닝 모델이 어느 부분을 보고 판단하는지 알 수 있는 Attribution Method에 대한 포스팅입니다. 영국의 Odin-Vision이라는 회사의 기술을 연구하다가 알게된 내용들 입니다. 급하게 작성하느라 제대로 정리되지 않았습니다 ㅠㅠ Attribution Methods란? Attribution Methods (AMs)는 CNN기반의 모델 예측에 기여하는 요소들을 수치화(스칼라화)해 설명력을 높이기 위한 작업입니다. 이를 다음과 같이 분류할 수 있습니다. AM의 접근 방식 input의 feature에 따라: initial input이 output에 미치는 영향을 탐구 모델의 구성 요소 (ex. 특정 레이어)에 따라: 특정 layer의 activation을 탐구 AM의 attribution 추출 방..

[10분만에 논문 리뷰] Stepwise Feature Fusion: Local Guides Global

Polyp segmentation에서 SOTA를 기록했던 모델입니다. pyramid Transformer Encoder와 Local Emphasis라는 강조 모듈을 사용한 Progressive Locality Decoder를 사용해 성능을 높였다고 합니다. 여기서 속도를 개선해 real-time task에 알맞게 만든 모델이 ESFPNet입니다. Abstract 대장내시경은 대장암을 조기에 찾아내는 데에 필요한 폴립 탐지에 가장 효율적인 기술 사이즈, 형태가 다 다르고 정상 점막과의 경계도 희미해서 정확한 segmentation이 여전히 도전과제임 폴립 이미지가 매우 다양해서 딥러닝 모델조차 현재 데이터셋에 오버 피팅되기 쉬움 pyramid Transformer encoder를 이용한 SSFormer를 ..