研究人员探索了两种分析艺术品和照片中视觉构成的方法：一种是使用以对象为中心模型和图注意力网络的受人类启发的прием，另一种是微调基础模型。当编码器被冻结时，受人类启发的прием提供了可解释性并具有竞争力。然而，当用足够的数据进行微调时，大型自监督模型可以获得更好的结果，但会牺牲可解释性和广泛的适用性。 AI
影响 这项研究强调了在视觉理解任务的AI模型中，可解释性与性能之间的权衡。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新研究方法的学术论文。
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