Explainability for Vision Foundation Models: A Survey
作者: Rémi Kazmierczak, Eloïse Berthier, Goran Frehse, Gianni Franchi
分类: cs.CV
发布日期: 2025-01-21
💡 一句话要点
综述：视觉基础模型的可解释性研究进展与挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉基础模型 可解释人工智能 XAI 模型解释性 深度学习 计算机视觉 综述 人工智能
📋 核心要点
- 现有AI模型复杂性高，决策过程不透明，可解释性面临挑战，尤其是在具有广泛泛化能力的基础模型中。
- 该综述旨在探索视觉领域中基础模型与可解释AI（XAI）的交叉点，分析现有研究，并识别未来研究方向。
- 通过构建论文语料库，分类研究架构，讨论集成XAI的挑战，并回顾评估方法，为领域研究提供关键见解。
📝 摘要（中文）
随着人工智能系统日益融入日常生活，可解释性领域受到了越来越多的关注。这种趋势尤其受到现代人工智能模型及其决策过程复杂性的驱动。基础模型的出现，以其广泛的泛化能力和涌现用途为特征，进一步复杂化了这一领域。基础模型在可解释性领域占据着一个模糊的位置：它们的复杂性使得它们本质上难以解释，但它们越来越多地被用作构建可解释模型的工具。在本综述中，我们探讨了视觉领域中基础模型和可解释人工智能（XAI）的交叉点。我们首先汇编了一个连接这些领域的论文的综合语料库。接下来，我们根据它们的架构特征对这些工作进行分类。然后，我们讨论了当前研究在将XAI集成到基础模型中时面临的挑战。此外，我们回顾了这些组合方法的常见评估方法。最后，我们提出了来自我们调查的关键观察和见解，为这个快速发展的领域的未来研究提供了方向。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视觉基础模型的可解释性问题。现有方法难以解释这些模型的决策过程，因为这些模型通常非常复杂且参数众多。此外，基础模型通常被用作构建其他可解释模型的工具，但它们自身的可解释性却被忽视。因此，如何理解和解释视觉基础模型的行为是一个重要的研究问题。
核心思路：论文的核心思路是通过系统性地调研和分类现有研究，来理解视觉基础模型可解释性的现状和挑战。通过分析不同的架构特征和评估方法，论文旨在为未来的研究提供指导，并促进该领域的发展。论文并没有提出新的算法或模型，而是对现有工作进行梳理和总结。
技术框架：该综述的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 构建一个包含视觉基础模型和XAI相关论文的综合语料库；2) 根据架构特征对这些论文进行分类；3) 讨论将XAI集成到基础模型中面临的挑战；4) 回顾用于评估这些组合方法的常见评估方法；5) 提出关键观察和见解，并为未来的研究方向提供建议。
关键创新：该综述的关键创新在于其系统性和全面性。它首次对视觉基础模型的可解释性研究进行了全面的回顾和分析，并识别了该领域面临的关键挑战和未来研究方向。此外，该综述还提供了一个有用的论文语料库，可以帮助研究人员快速了解该领域的最新进展。
关键设计：该综述的关键设计在于其分类方法和评估方法的回顾。论文根据架构特征对现有研究进行了分类，例如模型类型、训练方法等。此外，论文还回顾了用于评估可解释性方法的常见指标，例如准确性、忠实度和可理解性等。这些设计有助于研究人员更好地理解和比较不同的可解释性方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述汇集了大量关于视觉基础模型可解释性的研究，并对其进行了系统性的分类和分析。它强调了将XAI集成到基础模型中面临的挑战，并回顾了常用的评估方法。通过对现有研究的总结和分析，该综述为未来的研究方向提供了有价值的见解。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升AI系统的透明度和可信度，尤其是在医疗诊断、自动驾驶等高风险领域。通过理解视觉基础模型的决策过程，可以更好地调试模型、发现潜在偏差，并最终构建更安全、可靠的AI系统。此外，该综述可以帮助研究人员快速了解该领域的最新进展，并为未来的研究提供指导。
📄 摘要（原文）
As artificial intelligence systems become increasingly integrated into daily life, the field of explainability has gained significant attention. This trend is particularly driven by the complexity of modern AI models and their decision-making processes. The advent of foundation models, characterized by their extensive generalization capabilities and emergent uses, has further complicated this landscape. Foundation models occupy an ambiguous position in the explainability domain: their complexity makes them inherently challenging to interpret, yet they are increasingly leveraged as tools to construct explainable models. In this survey, we explore the intersection of foundation models and eXplainable AI (XAI) in the vision domain. We begin by compiling a comprehensive corpus of papers that bridge these fields. Next, we categorize these works based on their architectural characteristics. We then discuss the challenges faced by current research in integrating XAI within foundation models. Furthermore, we review common evaluation methodologies for these combined approaches. Finally, we present key observations and insights from our survey, offering directions for future research in this rapidly evolving field.