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Summary

這篇論文主要利用了注意力機制(Attention Mechanism)加入傳統卷積層，針對特定遮罩(mask)來得到特定東西的feature map，從而獲取較好的分類結果。 而主要貢獻有三:

1. 提出一個堆疊式的網路架構，這些網路架構是以多個注意力機制為基礎而成。
2. 利用Residual Learning(即residual block)來解決因為太深層的網路而造成細節消失的問題。
3. 提出一個由下而上，由上而下(Bottom-up, top-down)的順向注意力block

P10 - 簡介.docx