多模态基础模型图像可信分类数据集

可信性文件针对多模态大模型ImageBind在图像分类任务上的可解释结果，使用公开数据集ImageNet的val集子集。子集总共包括4829张图片，均为ImageBind分类正确的图片，总共1000个类别，每个类别选择上限为5张图片。使用开源Transformer-Explainability (CVPR 2021)算法和本项目算法对ImageBind在ImageNet子集上的每张图进行分类结果的可解释计算，以生成可信性文件。每一个可信性文件对应一张图的分类可解释结果。两个文件集分别代表了使用开源Transformer-Explainability (CVPR 2021)算法和本项目算法计算图像分类可信性的中间结果。这些中间结果可以用于计算可信性指标MuFidelity。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集针对多模态大模型ImageBind在图像分类任务上的可解释结果，使用ImageNet的val集子集，包含4829张分类正确的图片。通过开源算法和项目算法生成可信性文件，用于计算可信性指标MuFidelity。