26、Spatially Attentive Output Layer for Image Classification

  CVPR 2020   摘要 大多数用于图像分类的卷积神经网络（cnn）使用全局平均池（GAP）和输出逻辑的全连接（FC）层。然而，这种空间聚集过程固有地限制了输出层位置特定信息的利用，尽管这种空间信息可以有利于分类。在本文中，我们提出了一个新的空间输出层，在现有的卷积特征映射的基础上显式地利用特定位置的输出信息。具体地说，在给定的空间特征映射下，通过在空间逻辑上引入注意掩模，用空间注意输出层

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