Vi föreslår ett nytt uppmärksamhetsnätverk, som exakt tar hand om att rikta objekt av olika skalor och former i bilder genom flera steg. Det föreslagna nätverket gör det möjligt för flera lager att uppskatta uppmärksamhet i ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). Den hierarkiska uppmärksamhetsmodellen undertrycker gradvis irrelevanta regioner i en ingångsbild med hjälp av en progressiv uppmärksamhetsprocess över flera CNN-lager. Den uppmärksamma processen i varje lager avgör om man ska passera eller undertrycka funktionskartor för användning i nästa konvolution. Vi använder lokala sammanhang för att uppskatta sannolikheten för uppmärksamhet på varje plats eftersom det är svårt att dra slutsatsen exakt uppmärksamhet genom att observera en funktion vektor från en enda plats. Experimenten på syntetiska och verkliga dataset visar att det föreslagna uppmärksamhetsnätverket överträffar traditionella uppmärksamhetsmetoder i olika attribut förutsägelser uppgifter.
I REF föreslogs ett hierarkiskt uppmärksamhetsnätverk för att exakt ta del av föremål av olika skalor och former i bilder.
Hierarchical Attention Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}