Adversairl Erasingなどの少しずつCAMの反応が高い領域を削除する方法と比較して，提案された手法はフォワードの段階で応答性が高い領域を消去するブランチを追加することでクラス固有領域と識別生の低い領域の両方を学習できる．加えて，この手法を複数のスケールで適用することでより識別生の高い領域以外も学習することを可能とした．

SoTA

計算効率が高くより物体の領域を学習できるモジュールを提案した．