深度神经网络中的事后概念嵌入的背景偏差研究

本研究探讨了事后概念嵌入方法在计算机视觉中的背景偏差问题，指出现有技术可能因背景控制不足而引发模型偏差。通过对比多种概念分割技术，研究发现这些方法常常捕捉到背景偏差，且在某些场景（如公路场景）表现不佳，这一发现为提高模型在不同背景下的鲁棒性提供了重要的提示。