ConEx：通过概念感知归因生成人类可解释的显著性图
ConEx: Human-Interpretable Saliency Maps via Concept-Aware Attribution
AI 导读
ConEx 是一个将显著性可视化与概念推理结合的可解释性框架，能自动发现类别专属概念并用概念激活向量（CAVs）表示，无需人工监督。它通过架构特定的掩码机制降低分割掩码噪声、提升概念纯度，生成揭示各概念出现位置及其对预测贡献的显著性图。作者提出 VCM 与 CCM 两项指标衡量概念对齐，实验显示 ConEx 在忠实性、分割和概念质量基准上达到 SOTA。