CBAM注意力机制是什么？

CBAM是一种注意力机制，它可以在计算机视觉任务中提高模型的性能。CBAM全称为“Convolutional Block Attention Module”，其主要思想是利用空间和通道注意力机制来提高模型的表现。其中，空间注意力机制可以帮助模型关注图像中的重要区域，而通道注意力机制则可以帮助模型关注图像中的重要特征通道。

具体来说，CBAM模块可以分为两个部分：空间注意力和通道注意力。空间注意力模块通过计算不同位置的特征图像素之间的相关性，得出每个位置在不同尺度下的权重系数，从而使模型更好地关注重要的空间区域。通道注意力模块则通过计算每个通道的全局平均池化和最大池化特征，并通过一个多层感知机计算每个通道的权重系数，从而使模型更好地关注重要的特征通道。

通过使用CBAM注意力机制，可以帮助模型在各种计算机视觉任务中取得更好的性能，如图像分类、目标检测、语义分割等。