方法介绍
OICR+Reg+CASD
CASD:
是一种在feature map层面上的一致性约束
- Input-wise CSAD: 对输入进行翻转、缩放，一方面计算概率后对不同输入进行平均，一方面要求每轮的PGT的不同输入得到的feature map尽可能地一致。为了避免存在过强的支配区域，使用IA(Inverted Attention)进行平衡。
[latex]A_r(m,n)=Sigmoid(\frac1C\sum_c{F_r^c})[/latex]
[latex]A_r^{IW}=max(A_r, T_{flip}(A_r^{flip}), A_r^{scale})[/latex]
[latex]L=\frac{1}{N_r}\sum_r{(\left| \left| A_r^{IW}-A_r\right| \right|_2 +\cdots)}[/latex] - Layer-wise CASD: 对不同层的特征分别进行ROIPooling，约束不同层间是一致的，计算方法和上面一样。