cbam注意力机制改进

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种基于注意力机制的卷积神经网络模型，它可以在图像分类、目标检测等各种视觉任务中提高模型的性能。CBAM模块可以自适应地学习每个通道和空间位置的重要性，并且可以通过两个不同的注意力机制来实现。

CBAM模块包含两个基本的注意力机制：通道注意力和空间注意力。通道注意力机制可以自适应地学习每个通道的重要性，从而可以加强有用的特征通道，抑制无用的特征通道。空间注意力机制可以自适应地学习每个空间位置的重要性，从而可以加强有用的空间位置，抑制无用的空间位置。

CBAM模块的优点是可以适应不同的网络结构和不同的输入尺寸，同时也可以提高模型的精度和泛化能力。CBAM注意力机制的改进可以进一步提高CBAM模块的效果和速度，例如使用轻量级的注意力机制或者加入注意力残差连接等方法。