1,CBAM介绍

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）性能的注意力机制模块。它由Sanghyun Woo等人在2018年的论文[1807.06521] CBAM: Convolutional Block Attention Module (arxiv.org)中提出。CBAM的主要目标是通过在CNN中引入通道注意力和空间注意力来提高模型的感知能力，从而在不增加网络复杂性的情况下改善性能。

1、概述

CBAM旨在克服传统卷积神经网络在处理不同尺度、形状和方向信息时的局限性。为此，CBAM引入了两种注意力机制：通道注意力和空间注意力。通道注意力有助于增强不同通道的特征表示，而空间注意力有助于提取空间中不同位置的关键信息。

2、模型结构

CBAM由两个关键部分组成：通道注意力模块（C-channel）和空间注意力模块（S-channel）。这两个模块可以分别嵌入到CNN中的不同层，以增强特征表示。