Residual Attention Network for Image Classification, cvpr17
人至懶則無敵。
cvpr17的論文，很有意思，值得一讀和復現。（筆者懶，還是坐等開源吧）
還是老樣子，看圖說話，具體細節，請看論文。
圖1說明了越high-level的part feature及其mask越會focus在object或者parts of object上。而且通過mask，可以diminish不相關的區域，如背景。
圖2是網路架構，其關鍵點在於hourglass的attention map以及attention和trunck branches的residual connection。具體的細節和公式請看論文，容易理解。下面的圖3比較詳細地說明了soft mask branch和trunk branch是怎樣的子結構。
至於效果嘛，看下面的tab 7
筆者簡單套用了下residual這個方式，即（1+M（X））*T（X）到筆者的一個task上，發現是有1%的提升的。
===== 如果這篇博文對你有幫助，可否賞筆者喝杯奶茶？
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