边框特征更准
用皮层分层激活的池化策略保留边缘信息，不重新训练即可提升边界特征提取质量。
Song, Yaoye · 张蓬 · Wei, Huang · 查宇飞 · Tao, You · 张艳宁
Pattern Recognition 2023
通过皮层分层激活的联合池化，在降维的同时有效保留边界区域的特征。
该策略避免了参数固化，在不重新训练模型的情况下即可提升边界特征提取。
使用带状卷积核结合条状分层池化和条状最大池化，获得更充分的边界特征描述。
在COCO基准上与现有最先进方法相比，表现出优越性能。