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论文：《Learning Deep Features for Discriminative Localization》

一、论文主要观点

论文主要提出：
1、GAP（global average pooling，全局平均池化）具有弱监督的目标定位功能；
2、提出CAM（class activation mapping， 类别激活映射）用来指明图像中哪些关键区域是CNN用来识别该类的，并且可以通过热力图可视化出阿里。

二、GAP vs GMP

GMP（global max pooling， 全局最大池化)，论文中提到，GAP损失鼓励CNN去识别目标类别的所有的标志性区域，这样平均池化之后的值才会更大，但是GMP并不关心目标类别的其他区域，只关系最具有判别性的区域，因此GAP和GMP虽然在分类上功能相似，但是在定位上，GAP更能定位到整个目标，而GMP只定位到目标的部分区域。

三、CAM

训练分类器的时候，我们常常有这样的困惑，CNN究竟是依据图像中的哪部分信息，将该图片判定为某一类的呢，CAM就是解决我们这一困惑的工具，CAM的思想中用到了GAP，因此只用将分类器最后的全链接层换成GAP，任何分类网络都可以使用CAM进行可视化。
上图是CAM的整个计算过程，可以分为三步：
1、获得GAP之前的卷积特征，大小是：cn x w x h;
2、获得GAP之后的线性操作的权重w，大小是：class_num x cn ;
3、想获得top1类别的CAM图，计算方式是：从权重w中获取第一组权重，大小是1 x cn，然后将这些cn个w分别与cn个平面wxh相乘，后cn个平面相加，得到一个wxh大小的cam平面，可以生成对应的热力图。

四、如何使用CAM定位

使用阈值分割的技术来分割步骤三得到的热力图，可以帮助我们得到CAM计算的判别区域的目标框，方法很简单，就是，只保留热力图上数值排到20%的像素点。

上图是通过cam技术得到的鸟类的位置定位。

五、CAM的其他应用

1、细粒度识别
论文中指出，在数据集CUB-200-2011中，使用GoogLeNet-GAP网络训练可以获得63.0%的准确率，当加入bounding box的标注框时，准确率为70.5%。现考虑到GAP的定位功能，我们可以使用cam和阈值分割的方法，得到鸟类的bounding boxes，然后使用GoogLeNet-GAP提取bounding boxes里面的特征用来分类，这种方法得到的分类准确率为67.8%。
定位功能对于细粒度的识别非常重要，因为类别之间的区别很细微，并且图像裁剪更加集中，可以更好地进行区分。

六、将CAM应用的Onet中，对Onet分类取进行分析

1、Onet网络说明

上图是ONet的结构图，是一个小而浅的分类网络，在tensorrt部署中，一个前向只需要3ms左右，速度非常快，在实际项目中，复杂的应用环境导致了一个网络并不能解决所有的问题，需要其他小网络做辅助，或是使用某个小网络解决某个具体的简单问题，像ONet这样的小网络如何用的好的话，可以在保证速度的前提下，解决很大的问题。
目前使用Onet做一个简单的二分类问题。

2、cam应用到Onet上的实验
Onet这里做二分类，正样本是飞机，负样本是非飞机的一切图像块，网络输入大小是80x80，原始图像块有大有小，并不是所有的飞机都在图片的正中心，有些飞机是在输入图片的边缘。

原始图片	GAP+CAM	GMP+CAM

从上个表格可以看到，GAP 与GMP在定位上的不同
2、通过CAM发现Onet的问题

原图	GAP+CAM	是否正常
		不正常， 判别性区域应该在飞机上， 这里定位到了地面上， 说明ONet学的不好
		基本正常， ，判别区域落在了飞机上， 但不是全部落到飞机上， 地面上也有

在实际应用中，Onet在测试集上的表现为98%，但是在使用的过程中发现Onet的范化能力特别差，飞机的形态发生变化，就会被分为负样本，另外飞机如果不在图片的中心位置，分类效果也不好，Onet毕竟是浅网络，范化能力不好也是可以解释的，这里是在Onet的基础上，能不能利用论文中的tricks（例如数据增强，attention等）来来提高Onet的分类准确率，同时结合实际场景，也来研究下论文中的这些tricks是否真的有用，在什么情况下有用。