Learning Deep Features for Discriminative Localization

最新推荐文章于 2022-12-17 22:11:30 发布
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#深度学习 #特征可视化

本文探讨了全局平均池化（GAP）在深度学习中的应用，它能提高模型的泛化能力和空间平移鲁棒性，并且通过Class Activation Mapping（CAM）生成，能有效定位图像中的物体位置。实验结果显示，这种方法在分类、定位和细粒度识别任务中表现良好。

NIN[2]提出的全局平均池化（Global Average Pooling， GAP），代替如AlexNet和VGG中出现的含大量参数的的全连接层（FC6、FC7），能起到防止过拟合、提高泛化能力的作用。而且相对于FC层， GAP对空间平移更鲁棒， 可解释性也更强。除了上述优点， 本文提出另一观点，GAP能有效地定位感兴趣的物体位置。

Class Activation Mapping（CAM）生成

这里写图片描述
设 fk(x,y) 是最后一层卷积层第 k 个通道位于 (x,y) 处的激活值， Fk=∑x,yfk(x,y

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收录于CVPR2016 关于全连接层不能保持spatial information的理解 相比全连接层，卷积层是一个spatial-operation，能够保持物体的空间信息(translation-variant)。比如一个物体原来在左上角，卷积之后的结果feature-map在左上角的激活值大。如果这个物体移动到右下角，那么卷积之后的feature-map同样会在右下角的激活值比较大。但是对于
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【CV+DL学习路01】CNN可视化学习1——Learning Deep Features for Discriminative Localization
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06-05 636
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论文笔记 | Learning Deep Features for Discriminative Localization
bea_tree的博客
07-04 6411
作者Bolei Zhou, Aditya Khosla, Agata Lapedriza, Aude Oliva, Antonio Torralba Bolei Zhou Abstract受到NIN 的启发，将global average pooling 用于 定位1. IntroductionGlobal average pooling layer 不仅是一个regularizer， 经过
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forget-tears的博客
03-02 676
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