cbam注意力机制的作用

CBAM注意力机制的作用是通过结合空间和通道的注意力机制，提高深度学习模型的性能。CBAM能够同时关注特征图的空间和通道信息，从而更好地捕捉图像中的重要特征。通道注意力机制能够确定特征图上哪些内容对于模型的分类或检测任务是最重要的，而空间注意力机制则能够确定特征图上哪些区域是需要更多关注的。通过这种综合的注意力机制，CBAM能够提高模型的感知能力和表达能力，从而获得更好的效果。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【论文笔记】对CBAM的简单理解](https://blog.csdn.net/weixin_42927702/article/details/119838185)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [注意力机制（Attention Mechanism）-CBAM](https://blog.csdn.net/Aaaa_ZZZ/article/details/126749836)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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