コンピュータビジョンにおける説明可能なAIの包括的レビュー

• 説明可能なAI（XAI）は、コンピュータビジョンで重要性が増しています。
• 本レビューでは、XAI手法を4つの主要カテゴリに分類し比較しています。
• 特に、RISEやトランスフォーマーベースの手法の性能と課題に焦点を当てています。

説明可能なAI（XAI）は、複雑なモデルの出力を人間の理解に結びつけることを目指しています。本論文では、XAI手法を属性ベース、活性化ベース、摂動ベース、トランスフォーマーベースの4つのカテゴリに分類し、比較分析を行いました。特に、RISEの高い忠実性やトランスフォーマーベース手法の医療画像への適用に関する新たな知見が得られました。XAIに関心のある研究者や実務者にとって有益な情報が提供されています。

XAIやコンピュータビジョンに興味がある研究者や実務者に向いています。