保持 CALM 并改进视觉特征归因
计算机视觉与模式识别
2021-08-13 v3
摘要
类激活映射（CAM）已成为多项视觉任务中特征归因方法的基石。其简洁性与有效性使其在视觉预测解释与弱监督定位任务中得到广泛应用。然而，CAM 存在固有缺陷。归因图的计算依赖于非训练计算图一部分的临时校准步骤，使我们难以理解归因值的真实含义。本文中，我们通过在公式中显式引入编码识别线索位置的潜变量来改进 CAM，从而将归因图纳入训练计算图。所得模型称为类激活潜映射（CALM），采用期望最大化算法训练。实验表明，CALM 比 CAM 及其他视觉归因基线更准确地识别图像分类器的判别性属性。CALM 在弱监督目标定位基准上也展现出优于先前方法的性能。我们的代码见 https://github.com/naver-ai/calm。
引用
@article{arxiv.2106.07861,
title = {Keep CALM and Improve Visual Feature Attribution},
author = {Jae Myung Kim and Junsuk Choe and Zeynep Akata and Seong Joon Oh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.07861},
year = {2021}
}
备注
ICCV 2021 camera-ready. First two authors contributed equally