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Article summary:
1. 本文提出了一种新的方法，称为“Attentive Layer Separation”，用于目标分类和目标定位在目标检测中。这种方法通过将注意力机制应用于卷积神经网络的不同层级，实现了对目标的更准确分类和定位。
2. 该方法通过在每个卷积层之间引入注意力模块来实现层级分离。这些注意力模块能够自适应地学习每个层级的重要性，并根据其贡献度调整特征图的权重。通过这种方式，网络可以更好地关注与目标相关的特征，并减少对无关特征的依赖。
3. 实验结果表明，使用Attentive Layer Separation方法进行目标检测可以显著提高分类和定位的准确性。与传统的目标检测方法相比，该方法在多个数据集上都取得了更好的性能，并且具有较强的鲁棒性和泛化能力。
总结：本文介绍了一种新颖的目标检测方法——Attentive Layer Separation，该方法通过引入注意力机制实现了对不同卷积层级的分离，并在分类和定位任务中取得了显著改进。实验证明该方法具有较高的准确性、鲁棒性和泛化能力。
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