以下是漏洞详情：严重程度：重要该漏洞主要是由于输入验证不正确导致的，成功利用此漏洞可导致重要信息泄露。

　　论文标题：LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalizatiion

　　核心解读：特征可视化是可解释研究的一个重要分支。有助于理解和分析神经网络的工作原理及决策过程，引导网络更好的学习，利用CAM作为原始的种子，进行弱监督语义分割或弱监督定位。本文是 利用GAP进行的，这个概念来自networkinnetwork，利用全局平均池化获取特征向量，再和输出层进行全连接。GAP直接将特征层尺寸

　　转化成

　　，既每一层的特征图里面的所有像素点值求平均获取对应特征向量值作为GAP输出。GAP后端接的是FC，每一个权重可以看作对应特征图层的重要程度，加权求和就获取了我们的CAM。

　　Grad-CAM

　　论文标题：Grad-CAM:VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalization

　　核心解读: CAM的局限性就是网络架构里必须有GAP层，但并不是所有模型都配GAP层的。而本文就是为克服该缺陷提出的，其基本思路是目标特征图的融合权重

　　可以表达为梯度。Grad-CAM可适用非GAP连接的网络结构；CAM只能提取最后一层特征图的热力图，而gard-CAM可以提取任意一层；

　　Soft-NMS

　　论文标题：ImprovingObjectDetectionWithOneLineofCode

　　核心解读：NMS算法中的最大问题就是它将相邻检测框的分数均强制归零(即大于阈值的重叠部分)， soft-NMS在执行过程中不是简单的对IoU大于阈值的检测框删除，而是降低得分。算法流程同NMS相同，但是对原置信度得分使用函数运算，目标是降低置信度得分.

　　CRNN

　　论文标题：AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition

　　DBNet

　　论文标题：Real-timeSceneTextDetectionwithDifferentiableBinarization