摘要：
摘要 目前的类激活图通常只激活区分度较高的目标区域，且会包含与目标相关的背景（文章中举例为如果要分割的是火车，轨道对分类也有一定的贡献，而轨道作为背景不应该被分割）。为解决这一问题，作者提出了一种基于CLIP的跨语言图像匹配框架CLIMS，引入自然语言作为监督信号，从而更准确、紧凑地激活目标区域。 阅读全文
摘要：
摘要 作者提出了一种不依赖梯度的类激活图生成方法Score-CAM，其通过前向传播获取每一个激活图的权重。实验证明Score-CAM能在解释决策过程方面实现更好的视觉性能和公平性。 方法 不同于之前的方法，作者将置信度增量纳入重要性的计算。置信度增量定义如下： $c_i=f(X_b◦H_i)-f(X 阅读全文