自然災害管理におけるセグメンテーションおよび検出モデルの概念ベースの説明
arXiv cs.CV / 2026/3/25
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要点
- 本論文は、組込み型ドローン・プラットフォーム上での深層学習による洪水セグメンテーションと車両オブジェクト検出に対する説明可能性フレームワークを提案し、自然災害における意思決定への信頼性を高めることを目的とする。
- PIDNetのsigmoidゲート付き要素ごとの融合（element-wise fusion）層を対象としてLayer-wise Relevance Propagation（LRP）を拡張し、計算グラフ全体を通じて入力画像へとrelevance（関連度）を伝搬できるようにする。
- Prototypical Concept-based Explanations（PCX）を適用し、災害の特定の意味クラスに対する予測を駆動する学習済み特徴が何かを特定する、ローカルおよびグローバルな概念レベルの説明を生成する。
- 公開洪水データセットでの実験により、本アプローチは、解釈可能で信頼性の高い説明をもたらしつつ、資源制約のあるUAV配備に適したほぼリアルタイム推論を維持できることが示される。
