ClusterMixer

新的HCFormer架构使用双曲聚类实现可解释的视觉模型

研究人员开发了HCFormer，这是一种新的视觉骨干架构，它利用双曲层次聚类进行视觉表示学习。这种名为ClusterMixer的方法，为视觉Transformer等模型中发现的传统token mixer提供了一种更具可解释性的替代方案。通过在双曲空间中进行聚类以捕捉层次关系，HCFormer在各种计算机视觉任务（包括图像分类和分割）中表现出稳健的性能。