#286
summarized by : Anonymous
Bagging Regional Classification Activation Maps for Weakly Supervised Object Localization

どんな論文か?

Class activation map(CAM)の物体位置全体ではなく、最も識別性の高い部分のみを捕らえり問題を解決するために,論文では,BagCAMsと呼ばれるプラグアンドプレイ機構を開発し,ベースライン構造を改良したり再トレーニングすることなく,十分にトレーニングされた分類器を局所化タスクに適用できるようにした.

新規性

問題を解決するたに,BagCAMを提案し,CAMの問題を解決した点.

結果

提案するBagCAMsはベースライン手法の性能を大幅に向上させ、3つのWSOLベンチマークにおいて最先端の性能を達成することが示された. 提案するBagCAMは定レイヤーでのCAMでも

その他(なぜ通ったか?等)

CAMの機構をアンサンプル化するシンプルな方法でSOTAを達成し,低レイヤーの可視化も定性的にわかるレベルでCAMの精度が向上していた点 GitHub:https://github.com/zh460045050/BagCAMs