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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
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种基于参数化上采样的 Class Activation Mapping 方法，用于解决卷积神经网络在弱监督条件下物体定位的问题。该方法通过连接解码器和分类器，利用附加属性扩展和精细化对象边界，提高了物体定位准确度，同时保证计算效率。
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关键要点
- 该论文提出了一种基于参数化上采样的 Class Activation Mapping 方法。
- 该方法旨在解决卷积神经网络在弱监督条件下的物体定位问题。
- 通过将解码器与 CNN 分类器相连，利用附加属性扩展和精细化对象边界。
- 该方法在物体定位准确度上显著提高，同时保持计算效率。
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