概述
GAIN
paper: Tell Me Where to Look: Guided Attention Inference Network
本文是基于SEC算法进行的改进，在SEC的基础上提升了5个百分点左右。
这篇文章…感觉没有什么创新…其实就是类似对抗擦除的思路，将第一次识别出来的区域进行遮挡，强迫神经网络找出所有能用于识别类别的信息。
结构如下:
- 输入图像 I I I，经过DCNN得到识别的attention maps和类别的置信度。我们希望这个置信度越匹配label越好。
- 将识别处的区域进行擦除，对应途中的soft mask操作，将擦除后的图像在送入该网络，得到类别的置信度。我们希望擦除后的图像不在具有类别的信息，所以这里我们希望每个类别的置信度都尽可能小(趋紧于0)。
Classification Loss:预测结果于label的交叉熵。
Attention Mining Loss:
L
a
m
=
1
n
∑
c
s
c
(
I
∗
c
)
L_{a m}=frac{1}{n} sum_{c} s^{c}left(I^{* c}right)
Lam=n1∑csc(I∗c)
addition
图中获得Attention map的方式是基于Grad-CAM的。
两个loss的权重是相同的。
performance
| VOC12 val | VOC12 test |
|---|---|
| 55.3 | 56.8 |
最后
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