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论文简介

卷积神经网络（CNNs）通过收集语义子特征的层次结构和不同部分来生成复杂对象的特征表示。这些子特征通常以分组的形式分布在每个层的特征向量中，代表各种语义实体。然而，这些子特征的激活往往受到相似模式和噪声背景的空间影响，导致定位和识别出现错误。我们提出了一种空间分组增强（SGE）模块，该模块可以通过为每个语义组中的每个空间位置生成注意力因子来调整每个子特征的重要性，从而使每个单独的组能够自主增强其学习到的表达并抑制可能的噪声。注意力因子仅由每个组内部全局和局部特征描述符之间的相似性引导，因此 SGE 模块的设计极其轻量级，几乎没有额外的参数和计算。尽管仅使用类别监督进行训练，