cbam注意力机制的缺点

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种可以对特征图的空间和通道维度进行有效整合的注意力机制。其优点是可以通过学习自适应的通道权重，使得模型更加关注有用的通道信息。然而，CBAM也存在一些缺点。由于CBAM需要对特征图进行空间和通道的整合，这在计算上会增加一定的开销。此外，CBAM在捕捉长距离依赖关系方面也存在一些限制。因此，在选择注意力机制时，需要根据具体的应用场景来综合考虑。