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[Computer Vision] Learning Deep Features for Discriminative Localization 번역 및 정리 (CAM)Paper review/Computer Vision 2021. 11. 5. 18:04
@ 굵은 글씨는 중요한 내용, 빨간 글씨는 내가 추가한 내용 http://cnnlocalization.csail.mit.edu/Zhou_Learning_Deep_Features_CVPR_2016_paper.pdf 주요 기여: GAP(global average pooling)을 통해 object localization을 수행하고 성능을 높임 0. Abstract 우리는 다양한 실험에서 우리의 네트워크가 분류 과제를 해결하기 위한 훈련을 받았음에도 불구하고 차별적 이미지 영역을 국소화 할 수 있다는 것을 입증한다. 본 연구는 GAP를 통해 CNN이 image 학습 후에(classification이 어떻게 결정되는지 주목하는 위치에 대한 정보가 없는 label만을 학습) localization 능력을 가질 수..