以多模態與In-Training XAI 為基礎之無監督Tiny與Fine-grained特徵分群技術;Multimodel-Based and In-Training Xai for Unsupervised Tiny and Fine-Grained Vi Sual Representation Clustering

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Title:	以多模態與In-Training XAI 為基礎之無監督Tiny與Fine-grained特徵分群技術;Multimodel-Based and In-Training Xai for Unsupervised Tiny and Fine-Grained Vi Sual Representation Clustering
Authors:	林家瑜
Contributors:	國立中央大學資訊工程學系
Keywords:	非監督式分類;對比式學習;多模態;解釋性AI;3D特徵擷取;Unsupervised Classification;Contrastive Learning;Multimodel;XAI;3D Feature Extraction
Date:	2024-09-27
Issue Date:	2024-09-30 17:20:10 (UTC+8)
Publisher:	國家科學及技術委員會(本會)
Abstract:	本計畫將提出一個「Multimodel-based and In-Training XAI for Unsupervised Tiny and Fine-grained Visual Representation Clustering」，將Multimodel與contrastive learning結合，運用輔助圖提升模型關注Tiny重要特徵的能力，除此之外，也嘗試加入In-Training XAI，運用XAI的結果引導模型訓練，強化模型擷取特徵的能力，以達成透過非監督式(unsupervised learning)的方法，讓不同類別的圖片可以分在不同的群中，每一個群的成員大部分或全部是由同一個類別的圖片組成，若群分的好，即可完全無標註就能完成分類的任務。此技術大幅降低需要人工標註資料的問題，不僅前瞻，將可推廣擴散至各產業，大幅提升搜集資料導入AI的效率。
Relation:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
Appears in Collections:	[Department of Computer Science and information Engineering] Research Project

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