请问一下论文中的add a lightweight bottleneck on top of the feature map f to produce f′, and then horizontally split f′ into two parts.,用一个轻量级的bottleneck生成特征f‘,再将特征分为两个部分,这个操作仅仅是将图像分块吗,这和直接将全局图像的特征分为上下两个部分相比的优势在哪?主要是对这个轻量级的bottleneck作用不是很清楚,希望能得到您的解答
The added bottleneck achieves better local features than without it, which is a trick in training.
The bottleneck can be discarded if only global features are used for inference.
请问一下论文中的add a lightweight bottleneck on top of the feature map f to produce f′, and then horizontally split f′ into two parts.,用一个轻量级的bottleneck生成特征f‘,再将特征分为两个部分,这个操作仅仅是将图像分块吗,这和直接将全局图像的特征分为上下两个部分相比的优势在哪?主要是对这个轻量级的bottleneck作用不是很清楚,希望能得到您的解答