zzz933

CLIP是基于对比学习的视觉语言模型（VLM），由OpenAI于21年推出。其利用文本特征作为监督信号，不同模态的特征进行对比学习，进一步与下游任务进行解耦，甚至在零样本下取得SOTA水平。

可解释的AI 为什么需要XAI(Explainable AI) 技术 当使用机器学习用于医疗或者恐怖分子检测的时候，预测是不可盲目相信的，因为预测错误的后果是灾难性的，因此我们需要对模型结果进行解释。

CAM是class activation mapping（类激活映射）的简称，由周博磊等人2016年的cvpr会议提出，其方法简单，应用广泛，还启发了大量的基于CAM的研究，如Grad-CAM等。

SHAP(SHapley Additive exPlanations)是由华盛顿大学研究人员于2017年在NIPS会议提出。它与之前的LIME都是采用局部近似方法以达到解释模型的效果。

表单插补是指在表单数据中，当某些字段存在缺失值时，对缺失值进行填补。这次，我们记录下基于扩散模型的表单插补模型CSDI_T与相应的代码。

点云（Point cloud）：点云是空间点的集合，用来描述物体的表面形状。点云已经在机器感知，增强现实，形状设计，虚拟现实和面部识别等领域取得巨大成绩，让我们一起看看点云的基础知识吧。