U-NOISE：用于可解释的图像分割的可学习噪声蒙版

小白导读

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摘要

论文主要工作

络结构

训练步骤

实验结果

详细说明了实用工具和U-Noise模型在实验中的作用。Depth为下采样层数和上采样层数;Channels表示第一层输出通道的数量。

U-Noise大模型对遮挡灵敏度和梯度cam解译技术的比较

计算不同的可解释性方法的要求。平均10次。方法使用NVIDIA 2070超级GPU进行比较

结论

此外，本工作中提出的架构提供了一种轻量级的方法，在不严重损害任务实用性的情况下遮挡图像的部分。因此，与现有的隐私保护方法相比，U-NOISE可以更直接地掩盖设备上的用户数据。

论文下载链接：
https://arxiv.org/pdf/2101.05791.pdf

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