论文地址：Autofocus Layer for Semantic Segmentation
来自MICCAI2018的一篇分割的论文
本文是用了attention模块和parallelising multiple conv with diferenet dilation rates(就是多个平行的不同rate的dila conv)
本文先总结了目前进行语义分割三种方法：
1、多尺度图像金字塔
2、encoder-decoder多个下采样获得语义信息，用skip-conn获得多尺度context，（U-net）
3、用dila conv代替下采样（ASPP）
本文提出的autofocus layer模块如上图所示，F_{l-1}为输入，先对F_{l-1}进行一个soft attention mechanism的模块
获得K个W*H*D的attention权重
然后对F_{l-1}进行K个不同rate的dila conv，然后进行element-wise multiplication，再进行element-wise sum得到最后的输出
上图为本文提出的分割网络