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https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3266436 https://github.com/RetrainIt/Perfect-Half-Million-Beauty-Product-Image-Recognition-Challenge
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기본 base는 R-MAC 기반이다.
region-level features : m개의 region이 존재하면,
여기서 R-MAC의 문제점은 background나 object나 같은 weight를 가진다라는 것 > 사실 crow 같은걸 제외하고는 모두 이전 그렇지 않나?
그래서 이 논문은 이러한 문제점 해결을 위해 attention mechanism 개념을 넣음
그렇다고, 이 논문에서는 이런 attention 개념을 learning하여 구하는것이 아니라, pooling이전의 입력값 즉, 기존 feature map을 그대로 이용
feature map에서 "aggregation map" 를 먼저 구함. :
이를 이용하여 mask map M 를 생성
그래서, R-MAC이, 다음과 같이 표현했다면,
이 Mask를 이용하여, RA-MAC
소스에서 볼때, 수식4) 처럼 전체 feature map개념이 아니라, Region 별 feature map 개념이어서, Region별로 그때 마다 구하는것같다.
소스
# x > feature map tt = (x.sum(1) - x.sum(1).mean() > 0) # mask
Sorry, something went wrong.
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https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3266436
https://github.com/RetrainIt/Perfect-Half-Million-Beauty-Product-Image-Recognition-Challenge
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