반면 에 , 통합 된 방법 들 은 학습 과정 에서 의 부수 적 인 결과물 인 클래스 단위 의 중요 도 맵 ( saliency maps ) 을 통하 여 객체 분류 와 위치 인식 을 동시 에 수행 한다 . 클래스 활성 화 매핑 ( Class Activation Mapping , CAM ) 알고리즘 은 클래스 - 지정 활성 화 ( class - specific activations ) 에 관한 특징 맵 들 의 적응 적 가중치 ( adaptive weights ) 를 습득 하 도록 , 분류 태 스 크 를 위한 완전 연결 계층 들 ( fully connected layers ) 을 글로벌 평균 풀 링 계층 ( global average pooling layer ) 으로 대체 한다 . 아주 작 은 ( fine - grained ) 주 의 영역 ( attention region ) 을 얻 기 위하 여 , 유도 된 역전 파 수치 ( backpropagation scores ) 가 가중 된 특징 맵 에 곱해 질 수 있 다 . 그러나 , 이러 한 알고리즘 들 은 영상 분류 를 위해 크로스 엔트로피 ( cross entropy ) 에 기반 하 여 중요 도 맵 을 만들 어 내 기 때문 에 , 활성 화 결과 는 전체 적 인 객체 보다 는 일부 식별력 있 는 부분 을 크 게 다룬다 . 이 문제 를 해결 하 기 위하 여 , Hide - and - Seek 알고리즘 은 에러 탄력 성 모델 ( error resilience model ) 을 학습 하 기 위하 여 의도 적 으로 영상 의 일부분 을 가리 도록 구현 되 었 다 . 적대 적 삭제 기술 ( adversarial erasing technique ) 은 가장 식별력 있 는 부분 들 을 반복 적 으로 삭제 하 여 네트워크 가 객체 의 완전 한 본체 를 이해 하 도록 제안 되 었 다 . 본 발명 의 실시 예 들 에서 는 부분 들 을 조각 내 지 않 은 채 전체 적 인 객체 영역 을 다루 는 주 의 맵 ( attention map ) 을 유도 하 기 위하 여 픽셀 단위 주 의 정규 화 ( per - pixel attention regularization ) 및 다중 스케일 추론 ( multiscale inference ) 을 제안 한다 .