埃默里大学发布首个视觉解释评估基准Saliency-Bench，推动可解释AI发展

埃默里大学团队推出首个全面评估视觉解释的基准Saliency-Bench，涵盖8个真实任务、提供统一评估流程与开源工具，被KDD’25接收。该基准构建了8个涵盖性别分类、癌症诊断等任务的数据集，并采用mIoU、iAUC等指标评估6种主流显著性方法在ResNet-18、VGG-19、ViT等模型上的表现。结果显示，RISE与GradCAM系列方法较稳健，ResNet-18解释质量优于VGG-19，ViT展现出潜力。Saliency-Bench将推动可解释AI在高风险领域的可靠应用。
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