所见之处都是我精准定位的范畴！显著图可视化新方法开源

该论文是关于显著图分割和定位的论文。目前深度神经网络可解释性的一个直观的方法就是深度模型输出各个预测类别的显著图。大多数现有的方法要么使用激活和梯度，要么通过反复干扰输入来找到这种属性。

在该论文中，作者通过训练另一个深度神经网络解释器来生产显著图，以预测预先训练好的黑盒分类器的属性，只显示图像中与分类器相关的部分，并过滤掉其它无关的部分。论文中定性和定量的实验结果表明，与其他方法生成的显著图相比，论文中提出的方法生成了更清晰和更精确的显著图边界。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2205.11266v1

代码链接：https://github.com/stevenstalder/NN-Explainer