AAAI 2020 | 反向R？削弱显著特征为细粒度分类带来提高
论文提出了相似于dropout做用的diversification block，经过抑制特征图的高响应区域来反向提升模型的特征提取能力，在损失函数方面，提出专一于top-k类别的gradient-boosting loss来优化训练过程，模型在ResNet-50上提高3.2%，算法思路巧妙，结构易移植且效果也不错，值得学习html 论文:Fine-grained Recognition: Acco
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