除了CBAM注意力机制 还有什么

除了CBAM注意力机制，还有很多其他的注意力机制，常见的包括：

1. Self-Attention（自注意力）：是一种基于Transformer模型的注意力机制，可以将输入序列中的每个元素都关联起来，并计算它们之间的相互作用。Self-Attention被广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。

2. Squeeze-and-Excitation（SE）注意力：是一种用于图像分类的注意力机制，可以学习每个通道的重要性，进而提高模型的性能。SE注意力已被广泛应用于深度学习中的各种任务中。

3. Non-local注意力：是一种能够计算输入序列中元素之间的长程依赖关系的注意力机制，可以捕捉输入序列中的全局信息。Non-local注意力已被应用于视频分类和目标检测等领域。

4. Channel Attention（CA）注意力：是一种用于图像分类的注意力机制，可以学习每个通道的重要性，进而提高模型的性能。与SE注意力相比，CA注意力只关注每个通道的全局信息，而不是每个通道中的每个元素。

5. Spatial Attention（SA）注意力：是一种用于图像分类的注意力机制，可以学习每个空间位置的重要性，进而提高模型的性能。与SE注意力相比，SA注意力只关注每个位置的局部信息，而不是整个图像。

这些注意力机制都有各自的优点和适用范围，可以根据任务的不同选择合适的注意力机制来提高模型的性能。