深度学习算法在计算机视觉任务中取得进展，但可解释性成问题。可解释人工智能（XAI）旨在揭示人工智能模型的决策过程。提出了一个XAI基准，包括不同主题的数据集，为图像提供类别标签和解释注释。引入了一个全面的视觉解释流程，使研究人员能够比较各种视觉解释技术。对超过10种评估方法进行综合评述，以帮助研究人员利用数据集。使用评估指标对现有视觉解释方法进行实验。希望推动视觉解释模型的进步。