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一、Title
论文地址：https://openreview.net/forum?id=_6DawVPqyl
代码地址：https://github.com/Tpap/TNet
前言：我们能否利用高分辨率图片的信息但不受二次复杂性(quadratic complexity)的影响。本文提出了一种新的多尺度横向网络(TNet)硬注意体系结构，它以自上而下的方式遍历图像尺度空间，一路上只访问信息最丰富的图像区域。T
二、summary（idea）
2.1研究背景：
在图像分类中，深度神经网络(DNNs)通常针对特定的输入分辨率进行设计和优化，例如224×224px。在更高分辨率的图像上使用现代dnn（例如，在卫星或医学成像中）是一个重要的问题，因为缩放模型架构的微妙性，以及计算和内存需求呈二次指数增加。
2.2存在问题：
输入的空间维数的线性增加，会导致计算复杂度和内存的二次增加，并很容易导致资源瓶颈。
2.3设计目的：
我们的目标是利用高分辨率的信息，同时摆脱不可持续的二次复杂度到输入规模。
2.4创新点：
①TNet是递归的，可以应用于几乎任何分辨率的输入
②TNet提供了一个可调节的权衡，在准确性和复杂性之间的权衡，通过改变参与的图像区域的数量。这样，复杂性就随参与位置的数量线性增加，而与输入分辨率无关。
③此外，硬注意明确地揭示了我们的模型最看重的图像区域，提供了一定程度的可解释性
④TNet是模块化的，大多数分类模型都可以作为其特征提取的骨干。这样，我们就可以直接利用现有优化的深度模型所提供的各种性能优势。
⑤一个重要的区别是，我们没有将注意力策略限制在二维空间上，我们也考虑了尺度维度。
⑥此外，我们的模型在每个处理级别上并行化特征提取，而不是完全顺序的。
⑦我们没有使用递归神经网络(rnn)来组合来自不同位置的特征，而是我们简单地对它们进行平均。可以避免梯度在回传过程中的消失。
（没有使用是指RLA 吗？）
三、Method
3.1简述
从第1级开始，有选择性地从不同尺度的图像区域（红色立方体）中提取特征，然后，将它们组合起来，创建用于分类的最终图像表示（蓝色立方体）。
3.2模型方法：
①多尺度表示：
图像金字塔方法通过处理多尺度输入来提取多尺度特征，我们的模型由于它的递归性质，它可以从任意数量的金字塔级别中提取特征（对金字塔方法不太理解）
②计算效率：
注意方法是根据输入的一部分，有选择地处理它们手头任务的重要性
模型流程：
①我们处理了一个原始分辨率为896×896px的图像的图像。
在第一层中，我们将图像缩小到224×224px，并将其通过特征提取模块，以生成一个包含对原始图像的粗略描述的特征向量V1。
为了进入下一个层次，我们将中间特征映射F1从特征提取模块进入到位置模块，它考虑了F1描述的一些候选位置，并预测它们的重要性（在这个特殊的例子中，候选位置形成一个2×2的规则网格，位置模块产生4个预测）。
我们将区域重要性表示为出席概率，它参数化了用于不替换抽样的分类分布；（在我们当前的例子中，我们抽样了2个地点(也就是代表两个分类)）。
数字标注对应于特征加权模块预测的前3个位置的权重和整个图像的缩小版本（第一处理级别）。权重加和为1。
②在第二个处理层，我们从全分辨率图像中裁剪所选区域，将其调整为224×224px，并将其输入特征提取模块，获得相应的特征向量(这里为V21和V23)。我们将F21和F23输入到位置模块，从而导致2个分类分布。
③（原论文没讲清楚）原始的输入分辨率允许我们移动到第三个处理级别，在那里我们从每个位置中取样1个位置，得到V35和V39。
3.3模型组成：
①特征提取模块:
接收固定大小的图像作为输入，并输出特征向量V和中间空间表示F。
②位置模块:
预测给定n×n网格内候选图像区域内的分类分布的K=n2概率。(代表考虑了通道维度，然后在每个像素块做一个预测)
它接收一个大小为n×n×c的特征图作为输入，其中每个1×1×c向量描述网格的相应位置。特征图通过一系列1×1卷积（也注入上下文信息，例如，通过挤压和激发[28]），产生K个概率结果，通softmax层转换为相对区域重要性。（没有完全理解）
③位置编码模块：
接收特征向量f和位置编码向量p，并将它们（例如，通过完全连接的层）组合到输出特征向量f0。
我们没有了一个单一的时间维度，而是有三个：两个空间维度和尺度。
四、Experiments
精度性能平衡
看到TNet在FLOPs中测量的准确性和复杂性之间提供了更好的权衡（在实际的时间和内存中观察到类似的行为）
我们处理高达896×896px的图像，比使用相同分辨率的基线快2.5倍，同时也实现了更高的精度。
五、Conclusion
我们提出了一种新的多尺度硬注意架构，TNet，它可以有效地扩展到高分辨率的图像。通过控制参与地点的数量，TNet可以动态地调整精度计算的权衡。注意策略揭示了我们的模型关注信息更丰富的图像区域，并使其预测具有内在的可解释性。
有多个研究方向可以解决我们的方法目前的局限性。首先，我们希望决定参加地点的数量来自于一个依赖于内容的学习政策。此外，我们希望尺度空间遍历是双向的，而不仅仅是自上而下的，以便使处理更具适应性。同样的目的，我们希望已经提取的特征来条件后续位置的处理。