Název: | Neural Criticality Metric for Object Detection Deep Neural Networks |
Autoři: | Diviš, Václav Schuster, Tobias Hrúz, Marek |
Citace zdrojového dokumentu: | DIVIŠ, V. SCHUSTER, T. HRÚZ, M. Neural Criticality Metric for Object Detection Deep Neural Networks. In Computer Safety, Reliability and Security, SAFECOMP 2022 Workshops. BERLIN: SPRINGER-VERLAG BERLIN, 2022. s. 276-288. ISBN: 978-3-031-14861-3 , ISSN: 0302-9743 |
Datum vydání: | 2022 |
Nakladatel: | SPRINGER-VERLAG BERLIN |
Typ dokumentu: | konferenční příspěvek ConferenceObject |
URI: | 2-s2.0-85138995786 http://hdl.handle.net/11025/51464 |
ISBN: | 978-3-031-14861-3 |
ISSN: | 0302-9743 |
Klíčová slova v dalším jazyce: | DNN safety;Object detection;Neural criticality |
Abstrakt v dalším jazyce: | The complexity of state-of-the-art Deep Neural Network (DNN) architectures exacerbates the search for safety relevant metrics and methods that could be used for functional safety assessments. In this article, we investigate Neurons' Criticality (the ability to affect the decision process) for several object detection DNN architectures. As a first step, we introduce the Neural Criticality metric for object detection DNNs and set a theoretical background. Subsequently, by conducting experiments, we verify that removing one neuron from the computational graph of a DNN can have a significant (positive, as well as negative) influence on the prediction's precision (object classification and localization). Finally, we build statistics for each neuron from pre-trained networks on the COCO object detection validation dataset and examine the network stability for the most critical neurons in order to prove our metric's validity. |
Práva: | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. © The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. |
Vyskytuje se v kolekcích: | Konferenční příspěvky / Conference papers (NTIS) Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY) OBD |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|
Divis_Schuster_Hruz_Neural_Criticality_Metric_SAFECOMP_2022.pdf | 664,49 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít Vyžádat kopii |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/51464
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.