質問: 学習済みモデルを使ってVGG16の最後のPooling層後の特徴マップを可視化してみました。 ![イメージ説明](https://teratail-v2.storage.googleapis.com/uploads/contributed_images/83de4aea89a8f0ea90683399a81c0dd9.jpeg) ![イメージ説明](https://teratail-v2.storage.googleapis.com/uploads/contributed_images/9497c075040404fd5e796391cd487189.png) ![イメージ説明](https://teratail-v2.storage.googleapis.com/uploads/contributed_images/2a8820ad29908adc9648c1cd623d33d3.png) ![イメージ説明](https://teratail-v2.storage.googleapis.com/uploads/contributed_images/9d8ca8bf3efd7d85044f356e06b01ffd.png) ![イメージ説明](https://teratail-v2.storage.googleapis.com/uploads/contributed_images/f54a22cc734fbf58f0b6ce005d74025b.png) ![イメージ説明](https://teratail-v2.storage.googleapis.com/uploads/contributed_images/fb99e3519bd923f5b8a2579a3e8642ba.png) ・特徴マップには様々な特徴があり、位置情報を掴めていないように見えるが、どの特徴を使えば 分類出来るかを学習することで位置の特徴として捉えている。 ・7×7から1×1に畳み込んでないのを考えると位置情報はある程度残っていること。 ・しかし、224×224の画像を7×7の32まで圧縮しているため位置情報は1/7程度だと推測されること。 が分かりました。 回答していただいたみなさん有り難うございました!
回答: > > 位置に依存しないCNNにおいて位置による分類ができるとは思えません。 > > > 位置に依存しないというのはどこで目にした情報でしょうか? プーリングを入れてる場合、位置情報を荒くする効果がありますが、CNN は局所結合のニューラルネットワークなので、位置も特徴として抽出されます。 そうでなければ、物体検出などのタスクはできません。