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V2C-CBM: Building Concept Bottlenecks with Vision-to-Concept Tokenizer
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的视觉到概念（V2C）标记器，旨在解决传统概念瓶颈模型在视觉识别中对专家知识的依赖。通过该标记器，可以直接从多模态模型构建概念瓶颈模型，从而显著提高分类准确性和可解释性。研究结果表明，V2C-CBM在多个视觉分类基准测试中表现优异。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的视觉到概念（V2C）标记器，旨在解决传统概念瓶颈模型在视觉识别中对专家知识的依赖。
- 通过V2C标记器，可以直接从多模态模型构建概念瓶颈模型。
- 该方法显著提高了分类准确性和可解释性。
- 研究结果表明，V2C-CBM在多个视觉分类基准测试中表现优异，验证了其有效性。
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