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Shapley值

分布人脸与人体理解1自监督与表征学习1可解释性与可视化1

Towards Balanced Multi-Modal Learning in 3D Human Pose Estimation

用 Shapley 值量化各模态（RGB/LiDAR/mmWave/WiFi）对 3D 姿态估计的边际贡献来诊断模态不平衡，并配合训练早期的学习节奏调控策略，可迁移到任何多模态融合的视觉任务中做模态权重诊断与平衡训练。

Imbalanced View Contribution Evaluation and Refinement for Deep Incomplete Multi-View Clustering

用 Shapley 值量化各视图的边际贡献、并用非平衡最优传输刻画视图间分布偏移，这套「贡献评估+协作增强」的思路可迁移到多模态/多视图特征融合与缺失模态鲁棒表征学习中，帮助识别并抑制主导模态对融合的压制。

Explaining Object Detectors via Collective Contribution of Pixels

用Shapley值与交互项显式建模多个像素的集体贡献，为检测器的边界框定位与类别判定同时生成归因图，可直接迁移到其他密集预测模型（分割、关键点）的解释与调试。