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令牌转换的重要性：为了视觉变换器的忠实后置解释
内容提要
本文介绍了一种新型视觉 Transformer 模型——token clustering transformer，能够有效提取不同区域特征，并在多个人体相关任务中表现优异。同时，研究探讨了视觉 Transformer 的解释性方法，提出了新的图像标记方案和多模态令牌融合方法，以提升模型的可解释性和性能。
关键要点
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本文介绍了一种新型视觉 Transformer 模型——token clustering transformer，能够有效提取不同区域特征。
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该模型在多个人体相关任务中表现优异，尤其是在 ImageNet top-1 和图像分割测试上。
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研究探讨了视觉 Transformer 的不同解释性方法，并提出了分类法和综合评价标准。
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提出了一种新的图像标记方案——混合分辨率标记，利用 Quadtree 算法和显著性评分器提升图像分类效果。
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提出了注意力展开和注意力流两种方法，解决了 Transformer 模型中注意力权重不可靠的问题。
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提出了一种名为 ALTI 的方法，通过新的度量方法提供更准确的输入归因分数，增强模型的可解释性和鲁棒性。
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提出了多模态令牌融合方法（TokenFusion），在保持单模态 Transformer 结构的同时，学习多模态特征之间的相关性。
延伸问答
什么是token clustering transformer模型？
token clustering transformer是一种新型视觉Transformer模型，能够有效提取不同区域特征，并在多个人体相关任务中表现优异。
该模型在什么任务上表现优异？
该模型在ImageNet top-1和图像分割测试上表现优异，尤其是在人体相关任务中。
如何提升视觉Transformer的可解释性？
通过提出新的图像标记方案、注意力展开和注意力流方法，以及ALTI方法来增强模型的可解释性和鲁棒性。
什么是混合分辨率标记？
混合分辨率标记是一种新的图像标记方案，利用Quadtree算法和显著性评分器来提升图像分类效果。
ALTI方法的主要贡献是什么？
ALTI方法通过新的度量方法提供更准确的输入归因分数，从而增强模型的可解释性和鲁棒性。
多模态令牌融合方法的优势是什么？
多模态令牌融合方法（TokenFusion）在保持单模态Transformer结构的同时，学习多模态特征之间的相关性，超越了多个视觉任务中的最先进方法。
