1.Bilinear CNN Models for Fine-grained Visual Recognition
论文链接：http://vis-www.cs.umass.edu/bcnn/docs/bcnn_iccv15.pdf
主要就是用外积（matrix outer product）来组合两个CNN（A和B）的feature map
2.Compact Bilinear Pooling（CVPR2016 ）
论文链接：http://people.eecs.berkeley.edu/~yg/papers/compact_bilinear.pdf
主要使用 Random Maclaurin 和Tensor Sketch两种多项式核函数对feature进行降维，降低3个数量级，没有明显的性能损失。
3.Improved Bilinear Pooling with CNNs（BMVC2017)
论文链接：https://people.cs.umass.edu/~tsungyulin/Publication/improved_bcnn.pdf
主要是使用了一系列 normalization的方法，进行对比实验.还使用了一些更快的梯度计算方法（如Lyapunov equation，SVD）
