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XEdgeAI：一种以数据为中心的可解释的边缘人工智能工业检测框架
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
深度学习算法在计算机视觉任务中取得进展，但可解释性成问题。可解释人工智能（XAI）旨在揭示人工智能模型的决策过程。提出了一个XAI基准，包括不同主题的数据集，为图像提供类别标签和解释注释。引入了一个全面的视觉解释流程，使研究人员能够比较各种视觉解释技术。对超过10种评估方法进行综合评述，以帮助研究人员利用数据集。使用评估指标对现有视觉解释方法进行实验。希望推动视觉解释模型的进步。
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关键要点
- 深度学习算法在计算机视觉任务中取得重大进展，但可解释性成问题。
- 可解释人工智能（XAI）旨在揭示人工智能模型的决策过程。
- 提出了一个XAI基准，包括不同主题的数据集，为图像提供类别标签和解释注释。
- 引入了全面的视觉解释流程，整合数据加载、预处理、实验设置和模型评估过程。
- 该结构使研究人员能够公平比较各种视觉解释技术。
- 对超过10种评估方法进行综合评述，以帮助研究人员有效利用数据集。
- 使用评估指标对现有视觉解释方法进行实验，以评估其性能。
- 希望推动视觉解释模型的进步，相关数据集和代码公开可访问。
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