awesome-repositories.com
المدونة
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعحولكيفية ترتيب النتائجالصحافةخادم MCP
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

1 مستودع

Awesome GitHub RepositoriesMulti-Task Vision Explainability

Applying explainability and attribution techniques across multiple vision tasks including classification, detection, and segmentation.

Distinct from Multi-Task Vision Training: Focuses on explaining models that perform multiple tasks, not the training of multi-task models.

Explore 1 awesome GitHub repository matching artificial intelligence & ml · Multi-Task Vision Explainability. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Multi-Task Vision Explainability GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • jacobgil/pytorch-grad-camالصورة الرمزية لـ jacobgil

    jacobgil/pytorch-grad-cam

    12,893عرض على GitHub↗

    هذا المشروع عبارة عن مكتبة وإطار عمل للذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لرؤية الحاسوب لـ PyTorch، يوفر مجموعة من الأدوات لتصور وتدقيق عمليات صنع القرار الداخلية للشبكات العصبية العميقة. يعمل كأداة إسناد للشبكة العصبية وأداة تصحيح أخطاء لتحديد مناطق الصورة التي تدفع تنبؤات النموذج. تتميز المكتبة بدعمها لطرق الإسناد القائمة على التدرج وغير القائمة على التدرج، مما يسمح بتوليد خرائط حرارية مرئية وخرائط إسناد دون الحاجة إلى تعديلات على كود مصدر النموذج الأصلي. وتتميز أيضاً باكتشاف المفهوم المرئي، باستخدام تحليل المصفوفة لتفكيك التنشيطات الداخلية إلى أنماط قابلة للتفسير ورسم خرائط التضمينات الكامنة لأهمية البكسل. يغطي إطار العمل مجموعة واسعة من القدرات بما في ذلك توليد الخرائط الحرارية وتحسينها، والتحويل المكاني لبنيات مثل محولات الرؤية، والتكيفات لأهداف الرؤية متعددة المهام مثل اكتشاف الكائنات والتجزئة الدلالية. يتضمن أيضاً مجموعة تقييم دقة النموذج التي تستخدم تحليل الاضطراب، ودراسات الاستئصال، وقياسات التوطين لتحديد مدى إخلاص التفسيرات المولدة. يوفر المشروع آليات لربط التنشيط الديناميكي، وتكيف البنية المخصص، وتكوين الهدف الموجه لربط أدوات القابلية للتفسير بمخرجات النماذج المختلفة.

    Adapts explainability and attribution techniques across diverse tasks including image classification, object detection, and semantic segmentation.

    Python
    عرض على GitHub↗12,893
  1. Home
  2. Artificial Intelligence & ML
  3. Multi-Task Vision Explainability