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官方账号arXiv cs.AI@AmirHossein Eshghi, Hamid Saadatfar, Seyyed Ali Hoseini, AmirMohsen Eshghi, Siavash Arjomand Bigdel
推荐理由：想系统搞懂CAM方法演进，这篇57篇论文的综述把梯度法、Transformer归因、CLIP/DINO/SAM时代的新做法都梳理清楚了，还指出了各方法留下的坑。
视觉解释
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8月13日
18:01
该综述聚焦类激活映射（CAM）这一可解释视觉技术家族，梳理了自2016年首个CAM提出以来的57篇方法论文。文中按归因机制、架构依赖和评估目标构建分类体系，涵盖梯度法、无梯度评分、高分辨率上采样、弱监督定位、Transformer token归因以及基于CLIP、DINO、SAM的方法。综述指出研究趋势正从单层低分辨率类别分数解释转向多层、概率化、token感知和基础模型感知的比较式解释。评估协议仍碎片化，忠实度、定位、鲁棒性、计算成本和人类信任缺乏统一标准。