論文筆記：Learning Deep Features for Discriminative Localization

目的：實現弱監督的特徵定位。 使用方法：使用global average pooling的一般分類網絡。 最後結果：使用googlenet-GAP弱監督網絡可以達到全監督Alexnet的定位水平。並能實現良好的擴展。 1.Abstract 本文revisit了GAP方法。將它用在定位分類上，發現這個方法保留了部分定位信息，而且在ILSVRC2014上能達到37.1%的top5錯誤率。 introd

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