CBAM 与自注意力机制的区别

CBAM（Convolutional Block Attention Module）和自注意力机制（Self-Attention Mechanism）都是用计算机视觉任务中的注意力机制，但它们有一些区别。

CBAM是一种用于增强卷积神经网络（CNN）性能的模块，它结合了通道注意力和空间注意力。通道注意力用于对不同通道的特征图进行加权，以提取最重要的特征。空间注意力则用于对特征图的不同空间位置进行加权，以提取最相关的特征。CBAM通过这两种注意力机制的结合，可以更好地捕捉图像中的重要信息。

自注意力机制是一种用于序列数据或图像数据中的注意力机制。它通过计算输入序列或图像中不同位置之间的相似度来确定每个位置的权重。这种权重可以用于加权求和，从而得到对输入的表示。自注意力机制在自然语言处理任务中得到广泛应用，如机器翻译和语言建模。

总结起来，CBAM是一种专门用于增强CNN性能的模块，结合了通道注意力和空间注意力；而自注意力机制是一种通用的注意力机制，适用于序列数据和图像数据。它们在应用场景和计算方式上有所不同。