本篇论文介绍了使用深度学习方法进行注意力识别来提高人机协作的体验，采用注视方向估计和迁移学习技术来识别人类操作员在协作过程中的注意力和分心行为，为此首次在仿真工业场景下验证了关注度识别模型的性能。

Mar, 2023

本研究旨在实现一种将人类知识嵌入深度神经网络的方法，通过人类知识的可视化编辑，利用注意力机制进行微调，以实现从视觉角度获得更人类可解释的分类结果。

May, 2019

通过对机器注意力机制和人类视觉注意力关系的系统研究，本文发现人类关注可以作为注意驱动任务有意义的基准，并证明更接近人工注意力机制的性能更好，同时更好的注意力对于更高级别的计算机视觉任务的可解释性也有显著提升。

Jun, 2019

本研究探讨是否可以利用人眼注视追踪信息定义注意力机制以提高视频字幕生成任务的性能，通过提出一种名为 GEAN 的视频字幕模型，并采用人眼注视追踪数据来提供生成句子的时空注意力，以及对语言相似性指标和人工智能通过 Amazon mechanical Turk 进行的评估，证明了由人眼追踪数据指导的空间注意力确实改善了多个字幕方法的性能，并展示了该方法在 VAS 数据集和标准数据集（如 LSMDC 和 Hollywood2）中实现了领先的性能，成为最先进的视频字幕生成方法。

Jul, 2017

本文介绍了在 DeepMind Lab 的三维迷宫中，通过训练代理使用原始图像以及与基于实时谱残差技术生成的显著性地图相叠加的凝视图像，探索利用人类注意力聚焦来进行决策的有效性，并研究了在环境噪声下的迁移学习表现。

Jul, 2018

本文提出了一种受人类感知启发的注意力模型，并将其融合到现代神经网络架构中。实验结果表明，引入注意力机制可以显著提高模型的对抗鲁棒性，在各种随机攻击强度下可以达到最先进的 ImageNet 准确度；通过控制注意力步骤的数量可以使模型的防御能力更强，并且可以对抗更强的攻击；攻击模型生成的对抗样本有着与传统对抗样本不同的全局、显著和空间一致的结构，这些结构来自目标类别并且甚至可以被人类识别，会使模型注意力从原始图像中的主要物体分散开来。

Dec, 2019

通过使用显著语义地图进行训练期间添加损失项，引导注意力可以改善自动驾驶模型的驾驶质量，并获得更直观的激活图，特别是在数据和计算资源有限的情况下。

Apr, 2024

基于注意力机制的深度神经网络在物体检测任务中的应用

Feb, 2017

该研究论文提出了一种基于视觉注意力的训练深度分类器的互补学习算法，利用正反馈操作生成注意力图来作为正则化项，该机制能够使分类器学习到关注具有外观变化鲁棒性的目标对象的区域，实验证明该注意力跟踪方法在大规模基准数据集上的性能表现优于现有的基于检测的跟踪算法。

Oct, 2018

本研究主要针对如何将注意力监督应用于基于 Attention 机制的视觉问答任务中，提出人类注意力网络（HAN）来生成类似于人类的注意力图，并将其应用于 VQA v2.0 数据集中。实验结果表明，该方法能够产生更准确的注意力机制和更好的性能。

Sep, 2017