Learning Deep Features for Discriminative Localization
2024. 11. 30. 01:02
이 논문 2015년 작성되었고 24년 11월 기준 12,000회가 넘는 인용을 기록하고 있다. Class Activation Mapping(CAM)으로 유명한 연구이고 CNN모델의 마지막 Fully connected layer를 제외한 컨볼루션에 Global Average Pooling(GAP)을 적용해 localization에 성과를 내었다. 저자들은 다양한 태스크의 실험을 했다. CNN모델은 localization에 강점이 있는데, 컨볼루션 층 다음 마지막 층에 분류를 위한 FCL가 연결되면 이 능력을 상실한다. 이를 유지하기 위해 FCL을 제거하고 GAP를 사용하는데, 이는 원래 오버피팅을 방지하기 위한 방법이다. 연구진은 이 네트워크가 regularizer 역할뿐 아니라 localization 능..
