GlobalSecond-orderPoolingConvolutionalNetworks（G2P-CNNs）是一种先进的卷积神经网络架构，它通过引入全局二阶池化（GlobalSecond-orderPooling）机制来捕捉图像或特征图中的高阶统计信息。与传统的全局平均池化或最大池化不同，G2P-CNNs利用协方差矩阵或相关矩阵来建模特征之间的二阶关系，从而更有效地表征复杂的视觉模式。这种方法在细粒度图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务中表现出色，能够提升模型对局部细节和全局结构的理解能力。G2P-CNNs通过结合深度学习和二阶统计特性，为特征表示学习提供了更丰富的数学基础，成为现代视觉识别系统的重要技术之一。