Concept Based Classification

Concept-based Classification是计算机视觉领域的一个子任务，专注于利用人类可解释的概念对图像进行分类。该任务旨在通过识别图像中的特定概念，如物体、场景和属性，来提高模型的透明度和可解释性，从而增强用户对模型决策的信任。在实际应用中，这种分类方法能够更好地支持医疗诊断、智能监控和内容审核等领域的精准需求。