論文閱讀七：《Learning Deep Features for Discriminative Localization》

一、論文主要觀點 論文主要提出： 1、GAP（global average pooling，全局平均池化）具有弱監督的目標定位功能； 2、提出CAM（class activation mapping， 類別激活映射）用來指明圖像中哪些關鍵區域是CNN用來識別該類的，並且可以通過熱力圖可視化出阿里。 二、GAP vs GMP GMP（global max pooling， 全局最大池化)，論文中提到

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