일부만 전달되는 정보
분류 레이블로 학습한 모델은 객체의 작은 판별 영역에 집중할 수 있다. 논문은 마지막 시그모이드나 소프트맥스 활성화가 관련 정보의 일부만 출력으로 전달하는 병목을 만든다는 관점으로 이를 해석했다.
활성화 함수의 제거
모의 실험으로 이 해석을 조사한 뒤 마지막 활성화 함수를 제거하는 방법을 제안했다. 전체 분류 과정을 바꾸기보다 출력 쪽의 정보 전달 제약을 줄이려는 접근이다.
풀링의 조정
새로운 풀링 방법도 함께 도입했다. 판별력이 상대적으로 낮은 영역의 정보가 분류에 더 많이 전달되도록 하여 객체 일부에만 집중하는 현상을 완화하려 한다.
위치 지도와 분할
PASCAL VOC 2012와 MS COCO 2014에서 위치 지도의 품질과 약한 감독 의미 분할을 평가했다. 정보 병목에 관한 해석과 구조 조정의 효과를 함께 조사한 연구다.
관련 문서
EPS 약한 감독 분할 / AdvCAM 분할 / ReCAM / Puzzle-CAM / SEAM / AffinityNet