1.论文概要
研究背景：
✡︎论文链接。本文提出了“残差注意力网络”，一种使用注意机制的卷积神经网络，以端到端的训练方式与前沿的前馈网络架构相结合。本文算法有两个优势，首先可以广泛捕获不同类型注意力特征图，其次残差块的加入可以使网络可以轻松拓展到非常深的层次。
2.算法应用
网络框架设计
==未完待续==
残差块由两部分构成，trunk branch和mask branch。主干分支主要用于特征处理并能应用于任何前沿的网络架构。
网络参数设置
☛参考文献
[1] M. Jaderberg, K. Simonyan, A. Zisserman, et al. Spatial transformer networks. In NIPS, 2015
