在过去的十年中，计算机视觉领域取得了巨大的进步。每年都会发表成千上万的研究论文，其中许多都在已建立的基准上获得更先进的结果。要了解流行模型和研究者自身正在使用的数据上的表现情况可能会很困难。艾伦人工智能研究所 PRIOR 小组发现，探索模型的定性行为可以提供仅从跟踪量化指标很难获得的洞见。在线演示为研究人员提供了一种快速简便的方法，可以对数据的少量样本进行定性误差分析，并评估给定的模型是否对下游任务有用。由此，艾伦人工智能研究室发布工具 Computer Vision Explorer, 此页面展示许多可访问的模型，这些模型在许多流行的计算机视觉任务上均达到了最新水平（或接近最新水平）。