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ViTree: 專業化合成神經樹用於逐步解釋微細化視覺分類
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
计算机视觉的发展对深度学习模型的可解释性提出了要求。研究提出了一种新方法ViTree，用于细粒度视觉分类。该方法将视觉转换器与神经决策树相结合，通过选择补丁和路径来改进表示。实验证明，ViTree模型在可解释性和性能方面表现出色。
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关键要点
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计算机视觉的发展对深度学习模型的可解释性提出了迫切要求。
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本研究提出了一种新颖的方法ViTree，用于细粒度视觉分类。
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ViTree将视觉转换器与神经决策树相结合，作为特征提取骨干。
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通过遍历树路径，ViTree选择补丁，突出显示有信息的局部区域。
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ViTree相比于以前的基于树的模型，提供了更清晰简单的决策过程。
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补丁和路径的选择性增强了ViTree模型的可解释性。
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经过广泛实验证明，ViTree在可解释性和性能方面表现出色，超越了强有力的竞争对手。
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