1、The Application of Two-level Attention Models in Deep Convolutional Neural Network for Fine-grained Image Classification
地址：https://arxiv.org/pdf/1411.6447.pdf
object-level和part-level两个级别分别对图像进行分类，将得到的分数相加综合后得到最后的分类结果。
2、Spatial Transformer Networks
通过注意力机制，将原始图片中的空间信息变换到另一个空间中并保留了关键信息。
3、 Squeeze-and-Excitation Networks
通道注意力机制。
4、Residual Attention Network for Image Classification
5、non-locla neural networks
CNN中的 convolution单元每次只关注邻域 kernel size 的区域，就算后期感受野越来越大，终究还是局部区域的运算，这样就忽略了全局其他片区（比如很远的像素）对当前区域的贡献。
6、interaction-ware attention
7、CBAM: Convolutional Block Attention Module
空间注意力和通道注意力混合。
8、DANet：Dual Attention Network for Scene Segmentation
9、Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
10、OCNet: Object Context Network for Scene Parsing
11、GCNet:Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond
12、attention augmented convolutional networks
13、PAN: Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation
14、 Fully Convolutional Attention Networks for Fine-Grained Recognition
15、BAM: Bottleneck Attention Module
16、selective kernel networks
