该论文提出了一种动态层级注意力（DLA）架构，用于增强深度卷积神经网络中层间交互。DLA通过递归神经网络块提取上下文特征，并动态刷新特征来更新层间信息。实验结果表明，DLA在图像识别和目标检测任务中优于其他方法。