显著图可以看作是模型的注意力图，它标识了模型对输入图像某些区域的关注程度。我们使用 blob 区域（连通的显著区域）来检测模型关注的部分，然后计算这些区域的概率分布，再通过熵来衡量这些区域的“信息量”或“分散度”。 举个简单的例子： Step 1: 假设有一个 4x4 的注意力图 x： x = [[0.1, 0.2, 0.4, 0.1],[0.1, 0.5, 0.3, 0.2],[0.7,