CBAM注意力机制的3D版本代码

CBAM（Channel-wise and Spatial Attention Mechanism）是一种用于图像处理的注意力机制，它同时考虑了通道（channel）级别的特征注意力和空间（spatial）级别的注意力。3D版本通常应用于处理视频数据，因为视频除了包含像素信息外，还包含了深度（如帧间）的信息。

3D CBAM代码示例通常是基于卷积神经网络（CNN）库，比如PyTorch或TensorFlow。以下是简化的伪代码示例：

import torch
from torch import nn

class Conv3dAttentionBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, reduction_ratio=16):
        super(Conv3dAttentionBlock, self).__init__()
        
        # Channel attention
        self.channel_attention = nn.Sequential(
            nn.AdaptiveAvgPool3d(1),  # Global average pooling
            nn.Conv3d(in_channels, in_channels // reduction_ratio, kernel_size=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv3d(in_channels // reduction_ratio, in_channels, kernel_size=1),
            nn.Sigmoid()  # Sigmoid activation for normalization
        )
        
        # Spatial attention
        self.spatial_attention = nn.Sequential(
            nn.Conv3d(in_channels, 1, kernel_size=7, padding=3, stride=1, groups=in_channels),  # Depthwise conv
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        channel_attn = self.channel_attention(x)
        spatial_attn = self.spatial_attention(x)
        combined_attn = torch.mul(channel_attn, spatial_attn)  # Element-wise multiplication
        return combined_attn * x  # Apply attention to input feature map

注意，这只是一个简化版的实现，实际应用中可能会有更复杂的结构和更多的层。在使用时，记得先初始化模型并配合合适的训练循环运行。