Обеспечение объяснимости (explainability) и интерпретируемости (interpretability) в задачах компьютерного зрения (CV) имеет решающее значение при внедрении моделей в критически важные сферы: здравоохранение, автономный транспорт, безопасность, правосудие и т.д. Цель — понять, почему модель приняла то или иное решение, какие факторы повлияли на предсказание, и можно ли доверять результату.

1. Определения

• Интерпретируемость — способность человека понять, как модель принимает решения. Связана с простотой модели и прозрачностью структуры.

• Объяснимость — возможность получить пост-фактум объяснение, даже если модель сложная (например, нейросеть).

2. Почему это важно в CV

• Большинство CV-моделей являются "чёрными ящиками" (CNN, Transformer, Vision-LM).

• Невозможно интерпретировать миллионы параметров вручную.

• Ошибки модели могут быть фатальны (ложные тревоги, неправильная диагностика).

• Требования по этике и соответствию регламентам (например, GDPR: «право на объяснение»).

• Обнаружение data leakage, bias, overfitting, shortcut learning (например, модель классифицирует собак по наличию травы на фото).

3. Методы объяснимости в CV

A. CAM (Class Activation Maps)

Позволяет визуализировать, какие области изображения влияли на классификацию определённого класса.

• Grad-CAM — строится на основе градиентов последнего сверточного слоя.

• Grad-CAM++ — улучшенная версия, работает на более мелких объектах.

• Score-CAM — не использует градиенты, более стабильна.

Применимо к любым CNN
Не требует изменений модели
Простая реализация

from pytorch_grad_cam import GradCAM
target_layers = \[model.layer4\[-1\]\]
cam = GradCAM(model=model, target_layers=target_layers)
visualization = cam(input_tensor, targets=\[ClassTarget(class_idx)\])

B. Saliency Maps

Показывают, какие пиксели в изображении влияли на решение больше всего.

• Основаны на градиентах от класса к входному изображению

• torch.autograd.grad используется для вычисления производных

Варианты:

• Vanilla Saliency

• Guided Backpropagation

• Integrated Gradients

Плюсы:

• Показывают fine-grained фокус модели
  Минусы:

• Высокая чувствительность к шуму

• Может не работать с ReLU → "vanishing gradient"

C. LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)

• Интерпретирует локальное поведение модели вокруг одного примера.

• Работает, размывая части изображения (суперпиксели) и проверяя, как предсказание меняется.

Плюсы:

• Model-agnostic (не зависит от архитектуры)

• Локально точное объяснение

Минусы:

• Затратно по времени

• Неустойчиво (разные результаты при повторе)

D. SHAP (SHapley Additive exPlanations)

• Основан на теории игр

• Распределяет «вклад» каждого признака (или части изображения) в итоговое предсказание

• Применяется к изображению через сегментацию (например, SLIC-суперпиксели)

Плюсы:

• Формально обоснованная методика

• Глобальное и локальное объяснение

Минусы:

• Медленный при больших изображениях

• Требует аппроксимации модели

4. Интерпретируемость в Object Detection / Segmentation

Object Detection:

• Применение Grad-CAM к head'ам YOLO, Faster R-CNN для объяснения конкретного bbox

• Показать, какие части изображения «спровоцировали» появление конкретного объекта

Semantic / Instance Segmentation:

• Отображение attention-карт decoder слоёв

• Overlay масок с Grad-CAM поверх

• Визуализация по каналам выхода модели (например, топ-канал на каждый пиксель)

5. Explainability в Vision Transformers

• Attention Rollout (внимание суммируется от слоя к слою)

• Использование self-attention heatmaps

• Visual Transformer Attention Map:

  • Показ, какие патчи «смотрят» друг на друга

  • Используется ViT-B/16, Swin Transformer и др.

Плюсы:

• Прямой доступ к вниманию через attn_weights

• Более интерпретируемо, чем CNN

6. Примеры приложений

• Медицина: Grad-CAM на рентгене → видно, что модель обращает внимание на правильную область (или нет).

• Анализ дефектов: сегментация + attention heatmaps → выделяются именно проблемные зоны.

• OCR: Saliency map показывает, какие символы определяют решение модели.

• Безопасность: объяснение ложных тревог (например, в absence detection или helmet detection).

7. Обнаружение bias и shortcut learning

Explainability может выявить проблемы:

• Модель фокусируется на фоне, а не на объекте

• Классифицирует по watermark, цвету, текстуре, а не по форме

• Примеры:

  • «Животное» классифицируется по траве → fail на снегу

  • Модель для COVID по КТ смотрит на подпись больницы, а не на легкие

Использование explainability-карт помогает:

• Перепроверить корректность данных

• Улучшить аугментации

• Разработать стратегию отбора обучающей выборки

8. Методы анализа на уровне данных

• Data-centric XAI: анализ, какие данные больше всего влияют на модель (например, через influence functions)

• Image influence analysis: какие изображения из train-set ближе всего к test-case (по feature space)

• Counterfactuals: генерация похожего изображения, но с другим предсказанием → выявление границ принятия решения

9. Инструменты и библиотеки

10. Объяснимость в продакшене

• Генерация Grad-CAM / heatmap вместе с результатом (в overlay)

• Логгинг: хранение explainability-карт для edge-case входов

• Сравнение поведения модели между версиями по explainability

• Метрики "объяснимости": насколько стабильно работает attention на схожих примерах

• Визуальные отчеты: при fine-tuning или при обучении модели в новой среде

11. Архитектурные подходы для улучшения интерпретируемости

• Использование attention-моделей (например, Transformer, CBAM, BAM)

• Interpretable CNN: структура модели позволяет легко понять активность (например, BagNet, ProtoPNet)

• Capsule Networks: могут распознать иерархию признаков (часть-целое)

• Symbolic Vision: совмещение визуального распознавания и семантических признаков

12. Explainability для мультимодальных моделей

Модели типа CLIP, BLIP, Flamingo, SAM:

• Использование текстовых подсказок ("prompt-based explanations")

• Attention между изображением и текстом → объяснение, какие слова связаны с какими визуальными фрагментами

• Анализ сэмплов: почему модель CLIP считает, что на фото есть «зебра», если ее нет?

13. Объяснимость при обучении и отладке моделей

• Visual debug: смотреть на CAM уже в процессе обучения

• Автоматический сбор «ошибочных» предсказаний и их объяснение

• Распределение attention по слоям → диагностика перенастроенных слоев

• Использование loss-аугментированных объяснений: Grad-CAM vs CE-loss

Объяснимость и интерпретируемость — важнейший компонент при создании надежных, безопасных и этически допустимых систем компьютерного зрения. Различные методы и инструменты позволяют как понять поведение модели, так и улучшить её обучение, корректность и доверие со стороны конечного пользователя.