本文提出了一种学习深度卷积神经网络(CNN)中可解释卷积滤波器的通用方法，用于对象分类，每个可解释滤波器都对一个特定对象部分的特征进行编码。我们的方法不需要额外的注释对象部分或纹理的监督。相反，我们使用与传统CNNs相同的训练数据。在学习过程中，我们的方法在一个高卷积层中自动分配每个可解释的过滤器，每个过滤器的对象都是某个类别的一部分。