Génération d'explications textuelles en XAI : le cas de l'annotation sémantique - CEA - Commissariat à l’énergie atomique et aux énergies alternatives Access content directly
Conference Papers Year : 2021

Génération d'explications textuelles en XAI : le cas de l'annotation sémantique

Abstract

Semantic image annotation is an important field in which deep learning excels. However, an explanation of this annotation may be required in some application domains, like security or medicine. In the field of Explainable Artificial Intelligence, we study in particular an explanation which is a sentence in natural language that is dedicated to human users. It should provide them with clues about the process that leads to the decision : the labels assignment to image parts. We focus on semantic image annotation with fuzzy logic. It has proven to be useful when it comes to capture both image segmentation imprecision and the vagueness of human spatial knowledge. In this paper, we present an algorithm that generates textual explanation of the semantic annotation of image regions.
L'annotation sémantique d'images est un domaine d'une importance primordiale dans lequel l'apprentissage profond excelle. Cependant, certains domaines d'application, comme la sécurité ou la médecine, peuvent nécessiter une explication de cette annotation. L'intelligence artificielle explicable est une réponse à ce besoin. Dans ce travail, nous nous intéressons aux explications en langage naturel, dédiées aux utilisateurs humains pour leur fournir des indices sur le processus qui a conduit à l'attribution des étiquettes aux parties de l'image. Nous nous concentrons sur l'annotation sémantique d'images avec la logique floue qui s'est avérée être un cadre utile qui permet de capturer à la fois l'imprécision de la segmentation des images et celle de la connaissance spatiale humaine et du vocabulaire. Dans cet article, nous présentons un algorithme pour la génération d'explications textuelles de l'annotation sémantique de régions d'images.
Fichier principal
Vignette du fichier
LFA2021_Generation_Explication_Annotation_S_mantique.pdf (358.81 Ko) Télécharger le fichier
Origin : Files produced by the author(s)

Dates and versions

cea-03406887 , version 1 (28-10-2021)

Identifiers

  • HAL Id : cea-03406887 , version 1

Cite

Jean-Philippe Poli, Wassila Ouerdane, Regis Pierrard. Génération d'explications textuelles en XAI : le cas de l'annotation sémantique. Rencontres francophones sur la logique floue et ses applications, Université de la Sorbonne, Oct 2021, Paris, France. pp.179-186. ⟨cea-03406887⟩
170 View
41 Download

Share

Gmail Facebook Twitter LinkedIn More