arXiv cs.CV· Adam Pardyl, Siddhartha Gairola, Sukrut Rao, Adam Wr\'obel, Bartosz Zieli\'nski, Bernt Schiele, Dawid Rymarczyk·· 4 小时前AI 评分27
DisParQ：面向可解释视觉基础模型的自监督部件概念
DisParQ: Self-Supervised Part Concepts for Interpretable Vision Foundation Models
AI 导读
DisParQ 提出一种从冻结的视觉自监督骨干网络中学习空间定位离散概念表示的方法，无需类别标签和语言监督。每个图像 patch 被分配到可学习原型字典中的唯一概念，并通过量化连续残差得到离散属性，空间解码器仅凭概念和属性即可重建骨干表示。
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