注意力导向 CAM：自注意力引导视觉变换器的视觉解释

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

我们提出了一种应用于 Vision Transformer 的注意力引导可视化方法，该方法能够为其决策提供高级语义解释，并以类标签为唯一的输入，具备出色的定位性能，在弱监督定位任务中胜过了之前领先的解释方法，并具备捕获目标类对象的完整实例的能力

本文介绍了ViT-ReciproCAM，一种用于解决Vision Transformers在图像分类和目标检测中预测错误挑战的梯度无关的视觉解释方法。该方法通过生成局部化的显著性地图来优化ADCC指标，有效地理解和调试ViT模型。

ViT-ReciproCAM Vision Transformers 图像分类 显著性地图 目标检测
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