本文介绍了ISNET、SAM和YOLOSegment三种先进的无缝背景去除技术，分析它们在速度和质量方面的表现，并进行比较，以帮助选择适合项目的技术。ISNET适用于精确分离前景和背景的图像，如产品图像或详细肖像。YOLOSegment适用于实时应用，可以快速分割对象和去除背景。SAM适用于各种图像，特别是需要复杂背景或人工监督的场景。根据任务的优先级选择最适合的模型。

该文综述多种深度神经网络可解释性方法：通过区域扰动评估热图，发现层级相关传播（LRP）在解释分类决策上更优，并探索利用热图无监督评估网络性能；LRP还用于EEG分析与分类器策略比较。此外，研究提出split training以减少背景纹理学习、NASNet用于小数据下的结构搜索、SENet减少ReLU延迟、Salient ImageNet评估虚假特征及核风险最小化、SR map二步解释、ScaleNet多尺度无监督表示学习等方法。