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P3CA：通过空间探测解释视觉基础模型嵌入的编码器无关方法
原标题：P3CA: Encoder-Agnostic Interpretation of Vision Foundation Model Embeddings via Spatial Probing
AI 摘要
P3CA是一种编码器无关的方法，通过空间探测解释视觉基础模型嵌入。它利用用户选择的区域估计特征归一化和主协方差方向，并将投影应用于整个张量，以可视化局部信息方向。该方法在EmbedVision中实现，并在自然图像、病理学基础模型嵌入和空间转录组数据上进行了评估。
以上摘要由 AI 生成，可能存在误差。事实请以原文为准。
正文节选
11email: a.jamzad@queensu.ca P3CA: Encoder-Agnostic Interpretation of Vision Foundation Model Embeddings via Spatial Probing Abstract Vision foundation models are increasingly used as reusable encoders in medical image computing, yet their high-dimensional spatial embeddings are difficult to inspect beyond downstream task performance or global dimensionality reduction. We propose position-prompted PCA (P3CA), an encoder-agnostic method for local probing of channel-rich spatial tensors. Given a u
发布时间：2026-08-12 12:00
抓取时间：2026-08-12 12:42
来源机构：arXiv