研究者提出多粒度概念瓶颈隐私识别模型PriCBMs

研究者 Shenglei Pei 等人提出用于视觉隐私识别的隐私概念瓶颈模型 PriCBMs。该模型以隐私相关概念作为中间语义表示，先通过视觉-概念匹配识别与类别相关的隐私线索，再依据概念响应预测隐私类别；同时设计了基于目标类别相关性、跨类别可区分性和语义多样性的概念选择策略，并加入全局-区域建模模块以捕捉局部隐私证据。 在 VISPR 和 FineViP 数据集上，PriCBMs 在全部四项多标签指标上均优于所评估的对比方法。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。