CVPR2017oral注意力模型RA-CNN简析（转）

mark一下，翻了好久的资料！
http://www.tuan18.org/thread-2121-1-1.html

最近在关注注意力模型，为啥呢，我觉得这个跟人眼机理比较接近。同时，这个相当于让机器不再呆板，有了变化。问渠那得清如许，为有源头活水来。活的才是好玩的。
这篇文章的论文地址在这里：
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Fu_Look_Closer_to_CVPR_2017_paper.pdf
他有一个姊妹篇。文章地址在这里：
http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Zheng_Learning_Multi-Attention_Convolutional_ICCV_2017_paper.pdf
两篇文章都是微软一个组发的。
代码地址在一起，用windows写的。
http://onedrive.live.com/?authkey=%21AJ9U-37Dx75rFzk&id=693885F2E24EFF4D%21125&cid=693885F2E24EFF4D
RA-CNN是学循环注意力，关注一个点，姊妹篇MA-CNN呢，是关注多个点。相较而言，一个图片多个注意力点才比较适合真实场景。两篇文章可以合二为一搞，就更接近真实的业务需求了。不过那样的话计算量大，收敛慢，但这不正是出paper的切入点么。