Aperture: 无需训练的多尺度概念瓶颈模型用于遥感图像解释

AperURE 提出基于贪心四叉树路由的多尺度概念瓶颈，在图像空间和概念空间分别定位小目标并获取可靠概念分数，在 SiFC 数据集上 macro F1-score 超越最佳无监督基线 10 个百分点以上，同时优于监督式概念瓶颈模型。目标组件移除实验验证概念分数对视觉证据变化的响应，时间实验表明描述符更新可在不重新训练的情况下提升对技术变化的识别。