Μελέτη των χαρτών θερμότητας (heatmaps) που δημιουργούνται κατά τον εντοπισμό εμποδίων που θέτουν την ζωή των πεζών σε κίνδυνο : διαφορές μεταξύ ανθρώπου και μηχανής - Καρακασίδη, Αικατερίνη (My University, 2023)
Οι σύγχρονες πόλεις έχουν κατακερματιστεί από έναν αυξανόμενο αριθμό εμποδίων και ζημιών στις υποδομές που δημιουργούν διάφορα προβλήματα που θέτουν σε κίνδυνο τους πεζούς πολίτες. Η ανάπτυξη αυτοματοποιημένων μεθόδων για τον εντοπισμό και την αναγνώριση ανθρώπων, εμποδίων και ζημιών σε οπτικά δεδομένα για τη δημιουργία ασφαλών αστικών περιβαλλόντων απασχολεί ιδιαίτερα την ερευνητική κοινότητα τα τελευταία χρόνια. Η χρήση αλγορίθμων βαθιάς μάθησης αποτελεί πλέον την κυρίαρχη προσέγγιση στην ανάλυση οπτικών δεδομένων με πολύ καλά αποτελέσματα σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένου του εντοπισμού εμποδίων. Ωστόσο, η εξήγηση της λειτουργίας των μοντέλων μάθησης παραμένει μια βασική πρόκληση για την απόκτηση σημαντικών γνώσεων σχετικά με τον τρόπο εκπαίδευσης των αλγορίθμων. Οι χάρτες θερμότητας που δημιουργούνται στο στάδιο εκπαίδευσης των αλγορίθμων βαθιάς μάθησης αναδεικνύουν τα σημεία εστίασης στην εικόνα εισόδου που βοήθησαν το παραγόμενο μοντέλο να προβλέψει την έξοδο και θα μπορούσαν να αποτελέσουν μια καλή αρχή προς αυτή την κατεύθυνση. H παρούσα εργασία παρουσιάζει τις ομοιότητες μεταξύ των χαρτών θερμότητας που δημιουργούνται από αλγορίθμους βαθιάς μάθησης που εκπαιδεύτηκαν να εντοπίζουν εμπόδια σε πεζοδρόμια σε εικόνες που συλλέχθηκαν μέσω κάμερας κινητού τηλεφώνου, και των χαρτών θερμότητας που δημιουργούνται από ανθρώπους καθώς εντοπίζουν τα αντίστοιχα εμπόδια στα ίδια δεδομένα. Αρχικά δημιουργήθηκαν οι χάρτες θερμότητας για 20 εικόνες που αφορούσαν 10 διαφορετικά εμπόδια για δύο αλγόριθμους αναγνώρισης εικόνας που βασίζονται στις αρχιτεκτονικές των συνελικτικών δικτύων και οπτικών μετασχηματιστών, αντίστοιχα. Οι εικόνες δόθηκαν στη συνέχεια σε 35 χρήστες από τους οποίους ζητήθηκε να εντοπίσουν τα εμπόδια δημιουργώντας τους χάρτες θερμότητας με τη βοήθεια ενός eye tracker. Οι χάρτες θερμότητας συγκρίθηκαν οπτικά μεταξύ τους οδηγώντας σε ενδιαφέροντα συμπεράσματα σχετικά με την αντίληψη εμποδίων από τον άνθρωπο και τη μηχανή, καθώς και τις ομοιότητες μεταξύ των σημείων εστίασης τους όταν εντοπίζουν διαφορετικά εμπόδια που θέτουν σε κίνδυνο την ασφάλεια των πεζών. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι οι χάρτες θερμότητας που δημιουργούνται από ανθρώπους μοιάζουν περισσότερο με την αρχιτεκτονική οπτικών μετασχηματιστών.
Keywords: χάρτες θερμότητας; eye tracker; αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης; επεξηγησιμότητα μοντέλων; heatmaps; eye tracker; deep learning algorithms; model explainability