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可解释性分析的一些类别(草稿)(视觉)

目录

1.交互性解释

2. 本身具有解释性的模型

3.如何将可解释性分析应用到生成模型

参考文献


视觉领域从2020年开始可以分为两块,一个是图像分类,一个是图像生成。

图像分类:输入一张图片,输出语义标签,就是这张图里面有什么。

       可解释性方法:CAM等

生成模型:输入语义标签(就是想要什么图),或者噪声,得到一张图片。

1.交互性解释

大概意思就是做一个在线模型,使用者可以点击图片,去实时验证图片结果对应的特征,

2. 本身具有解释性的模型

像CAM需要先用CNN训练一个模型再接上CAP,等于说设计了一个计算模型CNN,再设计一个解释模型CAP去解释CNN,类似于自然语言处理模型transformation,就是一个自我解释性很强的模型。

3.如何将可解释性分析应用到生成模型

参考文献

1.计算机视觉模型可解释性进展概要_哔哩哔哩_bilibili

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