GAP | tensorflow 实现 Class Activation Map 用于 分类目标定位

对《Learning Deep Features for Discriminative Localization》的剖析 一个最近的使用例子是吴恩达公司做的肺炎诊断准确率超过人类医生 在这篇论文中，认为图片在经过卷积层的特征提取后，通过CAM，除了不弱的分类精度外，还能对分类的依据进行定位，相当于诠释网络是如何做出分类判断的。 CAM的核心部分如下图： 在卷积层之后，使用了一个叫GAP的池，全称是

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