介绍CBAM注意力模块，字数1200字以上

非常感谢您的提问。CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力模块是一种利用注意力机制加强卷积神经网络（CNN）效果的方法，在一个CNN的卷积块之后加入CBAM模块可以提高网络的分类准确率。CBAM主要结构有两层，分别是通道注意力和空间注意力，通过对每个特征通道和通道组的信息进行交互和筛选，进行空间和通道上的自适应特征加权，从而达到更好的特征筛选和决策。

通道注意力模块的基本思想是在每个特征通道上赋予不同的重要性，以便网络能够更加有效地从每个通道提取有用的特征。通道注意力模块的子模块是全局最大池化层，这一层可以在各个通道上进行特征值的最大池化，从而提取出各个通道中的最重要信息。

空间注意力模块则是在每个特征通道组中分别为每个空间位置分配权值，以便网络能够适应不同尺寸的输入。空间注意力模块的子模块是卷积核，通过卷积神经网络中标准的卷积操作，网络能够更加精准地捕捉到图像中的像素信息，从而提高了卷积神经网络的性能和效果。

总体来看，CBAM注意力模块在CNN中加入自适应特征加权和全局特征池化等注意力机制，可以使得卷积神经网络更加有效地捕捉图像特征，并提高了特征编码的能力，这一创新性的特征提取方法已经被广泛应用于图像分类、目标检测和分割任务中。

以上是对CBAM注意力模块的基本介绍，希望对您有所帮助。如果您还有其他问题，欢迎随时提出，我会尽力回答。