I detta arbete, vi ser över den globala genomsnittliga pooling skikt föreslås i [13], och kasta ljus över hur det uttryckligen gör det möjligt för den konvolutionella neurala nätverket (CNN) att ha anmärkningsvärd lokalisering förmåga trots att utbildas på bildnivå etiketter. Även om denna teknik tidigare föreslagits som ett sätt att legalisera utbildning, vi finner att det faktiskt bygger en generisk lokaliserad djup representation som avslöjar den implicita uppmärksamhet CNNs på en bild. Trots den uppenbara enkelheten i global genomsnittlig poolning, kan vi uppnå 37,1% top-5 fel för objekt lokalisering på ILSVRC 2014 utan utbildning på någon gränsande box annotation.Vi visar i en mängd olika experiment att vårt nätverk kan lokalisera de diskriminerande bild regioner trots att bara utbildas för att lösa klassificering uppgift 1.
Zhou m.fl. REF visade först GAP:s förmåga att lokalisera den mest diskriminerande bildregionen.
Learning Deep Features for Discriminative Localization
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}