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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>人工智能>學習區(qū)分本地化的深層特征詳細資料說明

      學習區(qū)分本地化的深層特征詳細資料說明

      2020-07-21 | pdf | 1.38 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　在這項工作中，我們重溫了〔13〕中提出的全局平均池層，并闡明了它如何明確地使卷積神經網絡（CNN）具有顯著的定位能力，盡管它是在圖像級標簽上訓練的。雖然這種技術以前被提出作為正則化訓練的一種手段，但我們發(fā)現它實際上建立了一個通用的可本地化的深層表示，從而暴露出cnn對圖像的內隱注意。盡管全球平均池明顯簡單，但我們能夠在ILSVRC 2014上實現37.1%的目標定位前5名錯誤，而無需對任何邊界框進行培訓注釋。我們在各種實驗中證明，我們的網絡能夠定位有區(qū)別的圖像區(qū)域，盡管只是訓練解決分類任務

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