细腻度图像分类RACNN

RACNN源代码来自：https://github.com/klrc/RACNN-pytorch

论文内容

创新点：

提出注意力建议子网（APN）

优势：

不需要边界框注释

实现细粒度特征学习

认为区域检测和细粒度特征学习是相互关联的，因此可以彼此增强。

通过交替学习每个尺度上的软最大分类损失和相邻尺度上的成对排序损失，对所提出的RA-CNN进行了收敛优化

受区域建议网络（RPN，用在Fast RCNN中）启发。

每个尺度网络具有两个输出：

概率分布p

为下一更精细的尺度预测Bounding Box坐标