在resnet50网络的每个stage之后添加CBAM注意力机制，给出完整代码演示并详细解释

好的，让我们继续使用ResNet50网络，但这次我们将用CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制来增强模型。CBAM是一种用于图像分类任务的注意力机制，它使用了一种称为“空间注意力”和“通道注意力”的方法，以增强模型的表现力。现在，我们来看看如何在ResNet50网络的每个stage之后添加CBAM注意力机制。

首先，让我们定义CBAM模块，代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class ChannelAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, reduction_ratio=16):
        super(ChannelAttention, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
        self.fc1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // reduction_ratio, kernel_size=1, bias=False)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
        self.fc2 = nn.Conv2d(in_channels // reduction_ratio, in_channels, kernel_size=1, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg = self.avg_pool(x)
        max = self.max_pool(x)
        out = self.fc1(avg) + self.fc1(max)
        out = self.relu1(out)
        out = self.fc2(out)
        out = self.sigmoid(out)
        return x * out.expand_as(x)


class SpatialAttention(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=7):
        super(SpatialAttention, self).__init__()
        assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'
        padding = 3 if kernel_size == 7 else 1

        self.conv = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
        max, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
        out = torch.cat([avg, max], dim=1)
        out = self.conv(out)
        out = self.sigmoid(out)
        return x * out.expand_as(x)


class CBAMBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, reduction_ratio=16, kernel_size=7):
        super(CBAMBlock, self).__init__()
        self.channel_att = ChannelAttention(in_channels, reduction_ratio)
        self.spatial_att = SpatialAttention(kernel_size)

    def forward(self, x):
        out = self.channel_att(x)
        out = self.spatial_att(out)
        return out

CBAM模块由两部分组成：通道注意力部分和空间注意力部分。通道注意力部分可以帮助模型选择性地关注特定通道的特征，而空间注意力部分可以帮助模型选择性地关注特定空间位置的特征。这两部分组合起来可以增强模型的表现力。

接下来，我们可以在ResNet50中的每个stage之后添加CBAM模块。具体来说，我们可以在每个stage的最后一个残差块之后添加CBAM模块。例如，我们可以在stage1的最后一个残差块之后添加CBAM模块，代码如下：

class ResNet50(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ResNet50, self).__init__()

        self.stage1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        )

        self.stage2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=1, stride=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 256, kernel_size=1, stride=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 1024, kernel_size=1, stride=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(1024),
            CBAMBlock(1024), # 添加CBAM模块
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(1024, 256, kernel_size=1, stride=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=1, stride=1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(512)
        )

        # 更多的stage和CBAM模块可以在这里添加

    def forward(self, x):
        x = self.stage1(x)
        x = self.stage2(x)
        # 更多的stage和CBAM模块可以在这里添加
        return x

在这个例子中，我们在stage2的最后一个残差块之后添加了一个CBAM模块。其他stage和CBAM模块可以类似地添加。这样，我们就可以在ResNet50网络的每个stage之后添加CBAM注意力机制。