论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/8099959
代码：https://github.com/11-626/RA-CNN
CVPR2017的Oral文章。
概述：在multiple scales上，以类似cascade network的形式使得网络相互增强学习，进行基于region 的特征表达。

横向：传统vgg分类网络，用来classification；纵向：APN，用来获取attention map,本质为两层全连接层。
Multi-task formulation：
（1）分类

f(.)表示将卷积特征映射到可以与类别条目匹配的特征向量,通过fc层+softmax层实现，得到fine-grained categories概率。
（2）区域检测

用来预测得到attention region 的box信息。g(.)表示两层堆叠的全连接层。tx, ty denotes the square’s center coordinates in terms of x and y axis, respectively, and tl denotes the half of the square’s side length.
作者代码中，第一层全连接将W* X特征转化成1* 1 * 1024的向量，第二层的全连接，Channel=3,用来输出[tx,ty,tl]。
Attention localization and amplifification：
得到attention region 的box信息之后，接着就要根据这行信息在原图中进一步处理，用来得到下一层网络训练的数据集。
① 获取Attention region 信息tx,ty,tl,其中tl为Attention region 长宽的一半，如下图所示：

（为什么tl为Attention region 长宽的一半，就是为了方便用tx,ty,tl这三个Attention region的信息表示Attention region左上角和右下角的位置坐标）
② 获取 Attention Mask.

X表示原图；中间操作表示逐元素相乘；M(.)表示

所以

所以当K is large enough时，在位于Attention region内部的像素，x-tx(tl)正数,x-tx(br)为负数，y-ty(tl)正数，y-ty(br)负数，则M(.)近似1* 1；而在Attention region外部的像素，近似0*0，所以M(.)与原图逐元素相乘得到 Attention Mask.，其实就是相当于在原图中截取Attention region ROI。
获得 Attention Mask 之后，对 Attention Mask进行双线性插值，使得 Attention Mask的大小与原图大小一样，这样便得到下一层网络的输入。
LOSS部分:

同理，第二个loss中的2表示有2与之并列的网络。

代码中，margin为一个0.05的常量。

rank_loss = (pred[i]-pred[i+1] + 0.05).clamp(min = 0);

第一个Lcls，为 Multi-task formulation中分类中的loss，使用的是普通的交叉熵损失函数，第二个Lrank损失函数，表示Lcls预测结果的正确预测的概率。根据Lrank公式可知，当后一层网络的准确率逐渐大于前一层网络准确率时，Lrank会越来越收敛。说明，在Fine-grained 问题中，局部 attention map 训练的准确率要高于整图训练的准确率。
思考：如果使用多个局部 attention map 代替原图训练，是不是会提高准确率？