Attention Lattice Adapter: Visual Explanation Generation for Visual Foundation Model

📄 arXiv: 2509.14664v1 📥 PDF

作者: Shinnosuke Hirano, Yuiga Wada, Tsumugi Iida, Komei Sugiura

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-18

备注: Accepted for presentation at ICONIP2025

💡 一句话要点

提出注意力格适配器(ALA)与交替周期架构(AEA)，用于视觉基础模型的视觉解释生成。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉解释 可解释性AI 视觉基础模型 注意力机制 模型适配 交替训练

📋 核心要点

  1. 现有视觉解释方法缺乏对复杂视觉基础模型的适应性，难以有效生成高质量的视觉解释。
  2. 提出注意力格适配器（ALA）和交替周期架构（AEA），通过参数更新增强模型可解释性，并避免手动选择层。
  3. 在CUB-200-2011和ImageNet-S数据集上，该方法在IoU、插入/删除分数等指标上显著优于基线方法，提升了解释质量。

📝 摘要（中文）

本研究致力于解决视觉基础模型中的视觉解释生成问题。针对现有方法因缺乏适应性而难以应用于复杂模型的局限性，我们提出了一种新的视觉基础模型解释生成方法，旨在生成解释并部分更新模型参数以增强可解释性。我们的方法引入了两种新机制：注意力格适配器（ALA）和交替周期架构（AEA）。ALA机制通过消除手动层选择的需求来简化过程，从而增强模型的适应性和可解释性。此外，AEA机制每隔一个epoch更新ALA的参数，有效地解决了注意力区域过小的问题。我们在CUB-200-2011和ImageNet-S两个基准数据集上评估了我们的方法。结果表明，我们的方法在平均交并比（IoU）、插入分数、删除分数和插入-删除分数方面均优于基线方法。值得注意的是，与基线相比，我们的最佳模型在CUB-200-2011数据集上的平均IoU提高了53.2个百分点。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉基础模型中视觉解释生成的问题。现有方法通常缺乏足够的适应性，难以应用于参数量大、结构复杂的视觉基础模型，导致生成的视觉解释质量不高，可信度不足。此外，现有方法往往需要手动选择参与解释生成的网络层，过程繁琐且依赖经验。

核心思路：论文的核心思路是通过引入可学习的适配器模块（ALA）来增强模型的可解释性，同时避免对原始模型进行大规模修改。通过交替训练适配器模块的参数，可以有效地调整注意力区域的大小，从而生成更准确的视觉解释。这种方法旨在在模型性能和可解释性之间取得平衡。

技术框架：整体框架包括一个预训练的视觉基础模型，以及插入到该模型中的注意力格适配器（ALA）。ALA模块的参数通过交替周期架构（AEA）进行训练，即每隔一个epoch更新ALA的参数。训练过程中，使用ground truth的视觉解释作为监督信号，优化ALA的参数，使其能够生成更准确的注意力图。

关键创新：论文的关键创新在于提出了注意力格适配器（ALA）和交替周期架构（AEA）。ALA通过可学习的参数来调整注意力权重，无需手动选择层，提高了模型的适应性。AEA通过交替更新ALA的参数，解决了注意力区域过小的问题，从而生成更全面的视觉解释。与现有方法相比，该方法更加灵活，能够更好地适应不同的视觉基础模型。

关键设计：ALA模块的具体结构未知，但其核心功能是调整模型内部的注意力权重。AEA机制的关键在于交替更新的频率，即每隔一个epoch更新ALA的参数。损失函数的设计目标是使ALA生成的注意力图尽可能接近ground truth的视觉解释。具体的损失函数形式未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在CUB-200-2011和ImageNet-S数据集上均取得了显著的性能提升。尤其是在CUB-200-2011数据集上，最佳模型相比基线方法，平均IoU提升了53.2个百分点，表明该方法能够有效提高视觉解释的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务的可解释性分析，帮助用户理解模型决策过程，提高模型的可信度和透明度。在医疗影像分析、自动驾驶等安全攸关领域，该技术有助于发现模型潜在的偏差和风险，提升系统的可靠性。

📄 摘要（原文）

In this study, we consider the problem of generating visual explanations in visual foundation models. Numerous methods have been proposed for this purpose; however, they often cannot be applied to complex models due to their lack of adaptability. To overcome these limitations, we propose a novel explanation generation method in visual foundation models that is aimed at both generating explanations and partially updating model parameters to enhance interpretability. Our approach introduces two novel mechanisms: Attention Lattice Adapter (ALA) and Alternating Epoch Architect (AEA). ALA mechanism simplifies the process by eliminating the need for manual layer selection, thus enhancing the model's adaptability and interpretability. Moreover, the AEA mechanism, which updates ALA's parameters every other epoch, effectively addresses the common issue of overly small attention regions. We evaluated our method on two benchmark datasets, CUB-200-2011 and ImageNet-S. Our results showed that our method outperformed the baseline methods in terms of mean intersection over union (IoU), insertion score, deletion score, and insertion-deletion score on both the CUB-200-2011 and ImageNet-S datasets. Notably, our best model achieved a 53.2-point improvement in mean IoU on the CUB-200-2011 dataset compared with the baselines.