注目領域の可視化について制約付き最適化問題として定式化したことが新規性。一般的なNNの後段に付随するように実装でき、検索用ネットワークにおいても注目度をローカライズすることが可能。既存のネットワークのアーキテクチャの変更や微調整は必要ない。

定量評価ではGrad-CAMをベースラインとした場合と比較して、大幅な改善を達成。定性評価でも有意な改善を示している。

既存のネットワークに手を加えることなく一般的な形での実現を可能にしているので実用的。 Git Hub: https://github.com/ahmdtaha/constrained_attention_filter