本文在 Ba 等人（2014）的循环神经模型的基础上进行实验，研究了在不受约束的视觉环境下细粒度分类的任务，通过使用较强的视觉网络替代传统的 RNN 结构，并在视觉网络的大规模预训练的情况下训练该模型，成功实现比谷歌网络分类模型更好的效果，并表明该模型能够无需边界框等空间监督，自主学习并区分各类狗的品种，具备对端对端的训练等优势。

Dec, 2014

本研究介绍了直接建模视觉智能代理的任务，并提出了 DECADE 数据集用于模拟狗的视觉输入和行为规划，证明可以成功建模智能代理用于可行路面估计，并得到了不同于图像分类的独特信息。

Mar, 2018

通过研究人类注视和深度神经网络注意力机制之间的相互作用，我们提出了一种新的注视辅助图像字幕模型，将人的注视信息集成到基于注意力的 LSTM 结构中，能够将算法选择性地分配到注视和非注视的图像区域，这种方法通过对 COCO / SALICON 数据集的评估，显示了我们方法改善了图像字幕性能，并且注视可以补充机器的注意力，提高了语义场景理解的任务。

Aug, 2016

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

研究了利用仿生学注意机制的物体识别方法，通过采用集成注意力、分类和定位的双重任务模型，利用人类注意力系统分辨图像中的感兴趣区域。

Apr, 2023

研究通过使用新的包含视觉图像和口头描述的数据集，比较了人类在自由观看和图像描述任务中的注意力差异以及注意力部署机制，并分析了软注意机制与人类注意力之间的相似性。最终表明人类注意力与当前的软注意机制仍存在较大差距，并且将软注意机制与视觉显著性进行集成，可以在 Flickr30k 和 MSCOCO 基准测试中显著提高模型的性能。

Mar, 2019

本文介绍了利用生物学方法实现高效自我中心感知的持续性工作，将哺乳动物视网膜的空间变体成像结构与深度学习方法相结合，在控制眼动眼镜的凝视位置的情况下，我们演示了将图像预处理为因子 3 的 DCNN 输入，减少必需训练的时期并在 26,000 多个物体的图像库上训练和验证系统时可获得超过 98% 的分类准确率。

Sep, 2018

本研究使用计算机视觉领域的深度学习技术，包括目标检测、跟踪、分割和边缘检测，尝试解决动物进入人类居住区的自动检测问题。该研究提出了一种半自动的合成数据生成方法，以训练在真实环境下进行部署的模型。实证结果表明，检测器无法从动物在其自然栖息地的训练图像中推广到人造环境的部署场景。本研究提供了用于进一步研究的代码和数据。

Oct, 2019

对当前显著性模型问题的深入洞察及更好的测量方法，如通过记录 120 个观察者在查看了包含 4000 幅图像的数据集时的眼动数据、分析数据集的基本特性、比较一些成功模型等，可帮助推进下一代显著性模型的研究，并有助于进行视觉注意力的行为研究。

May, 2015

本研究解决了视频中检测注意目标的问题，通过机器学习模型和新的数据集可以有效推断动态的注视点，并在社交注视行为分类任务中取得了最佳表现。

Mar, 2020