该模型设计的思想就是利用attention机制，在普通ResNet网络中，增加侧分支，侧分支通过一系列的卷积和池化操作，逐渐提取高层特征并增大模型的感受野，前面已经说过高层特征的激活对应位置能够反映attention的区域，然后再对这种具有attention特征的feature map进行上采样，使其大小回到原始feature map的大小，就将attention对应到原始图片的每一个位置上，这个feature map叫做 attention map，与原来的feature map 进行element-wise product的操作，相当于一个权重器，增强有意义的特征，抑制无意义的信息。