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CAM 再回归：从弱监督目标定位视角看的大卷积核 CNNs
内容提要
本文介绍了多种弱监督目标定位方法的改进，包括引入注意力机制、参数化上采样和新评估协议等。这些方法在CUB-200和ImageNet-1K数据集上显著提高了定位准确度，解决了局部激活问题，并提出了未来研究方向。
关键要点
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引入了基于 token 语义耦合的注意力映射（TS-CAM），利用自注意力机制提取远程特征依赖性，避免局部激活问题。
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提出了一种基于参数化上采样的 Class Activation Mapping 方法，显著提高了弱监督条件下物体定位的准确度。
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开发了一种有效的浅层特征感知伪监督目标定位模型，通过逐元素相乘过滤背景噪声，生成更锐利的边界，提升了 CUB-200 和 ImageNet-1K 数据集的定位准确度。
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提出了一种新的评估协议，验证了在仅有图像级标签的情况下，WSOL 任务存在问题，并发现现有方法未达到完全监督的训练基线水平。
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引入了 BagCAMs 插入式机制，显著提高了弱监督目标定位方法的性能，并在多个基准测试上获得最佳表现。
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提出新的正则化方法，实验结果显示在三个数据集上显著提高了弱监督目标定位方法的性能。
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提出了一个两阶段的学习框架，通过低层次特征激活图实现物体定位，并使用加权熵损失减少激活的不确定性。
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开发了一种基于目标图像预测的局部感知编码方法，证明了其在图像检索和目标检测中的优越性能。
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提出了一种新型方法 Class RE-Activation Mapping (CREAM)，有效解决了弱监督目标定位中的局部不准确定位问题，达到了最新的性能表现。
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提出了一种全局卷积网络，解决了语义分割中的分类和定位问题，并在公共基准数据集上实现了最新性能。
延伸问答
什么是TS-CAM，它如何改善目标定位？
TS-CAM是基于token语义耦合的注意力映射，通过自注意力机制提取远程特征依赖性，避免局部激活问题，从而提高目标定位的准确性。
如何通过参数化上采样提高弱监督目标定位的准确度？
通过将拟合的解码器与CNN分类器相连，利用图像统计和大小约束，参数化上采样方法显著提高了弱监督条件下的物体定位准确度。
BagCAMs机制是如何提升弱监督目标定位性能的？
BagCAMs机制通过区域本地化器生成策略定义一组区域本地化器，从训练有素的分类器中导出，显著提高了WSOL方法的性能。
新评估协议对WSOL任务有什么影响？
新评估协议验证了在仅有图像级标签的情况下，WSOL任务存在问题，并发现现有方法未达到完全监督的训练基线水平。
CREAM方法如何解决局部不准确定位问题？
CREAM方法通过类聚合和CAM引导的动量保持策略，利用高斯混合模型推导出无监督的期望最大化软聚类算法，有效解决了局部不准确定位问题。
本文提出的两阶段学习框架有什么优势？
该框架通过低层次特征激活图实现物体定位，并使用加权熵损失减少激活的不确定性，在CUB-200和ImageNet-1K数据集上表现优秀。
