《计算机视觉：从入门到精通》技术手册 第25章 可解释AI与视觉推理

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第25章 可解释AI与视觉推理

25.1 可解释性方法

25.1.1 梯度类方法：Grad-CAM, Guided Backpropagation

25.1.2 扰动类方法：LIME, SHAP

25.1.3 概念激活向量（CAV）与TCAV

25.1.4 注意力可视化与Transformer可解释性

25.2 因果推理与视觉

25.2.1 因果发现与干预

25.2.2 反事实解释与因果效应估计

25.2.3 因果表示学习在视觉中的应用

25.2.4 2024年进展：因果多模态模型（CausalMM）

25.3 视觉推理与神经符号AI

25.3.1 视觉问答中的推理链

25.3.2 组合泛化与系统性推理

25.3.3 神经符号集成：NS-VQA, Neuro-Symbolic Concept Learner

25.3.4 2025年趋势：大语言模型的视觉推理能力

第25章 可解释AI与视觉推理

深度学习的成功推动了人工智能在计算机视觉领域的广泛应用，但神经网络的"黑箱"特性也带来了可解释性与可信度的挑战。可解释AI（Explainable AI, XAI）旨在揭示模型决策的内在机制，使人类能够理解、信任并有效管理AI系统。与此同时，视觉推理要求模型不仅识别图像内容，还能进行逻辑推断、因果分析与组合泛化，实现从感知到认知的跨越。神经符号AI通过融合神经网络的感知能力与符号系统的推理能力，为视觉推理提供了新的技术路径。随着大语言模型的兴起，多模态推理能力得到了显著提升，为可解释的视觉智能开辟了新的可能性。

25.1 可解释性方法

可解释性方法根据其实现机制可分为梯度类方法、扰动类方法、概念归因方法与注意力可视化等类别。这些方法从不同角度揭示模型的决