注意力机制CBAM伪代码设计

以下是CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制的伪代码设计:

输入: 特征图F
输出: 经过CBAM注意力机制处理后的特征图F'

1. 通道注意力：
1.1. 使用全局平均池化对特征图F进行操作，得到通道维度上的全局平均特征向量C_avg
1.2. 使用全连接层对C_avg进行操作，得到通道维度上的激活特征向量C_act
1.3. 将C_act通过Sigmoid函数进行归一化，得到通道注意力权重C_att
1.4. 将特征图F与通道注意力权重C_att相乘，得到经过通道注意力机制处理后的特征图F_channel

2. 空间注意力：
2.1. 对特征图F进行空间维度上的最大池化操作，得到空间特征图M_max
2.2. 对特征图M_max进行空间维度上的平均池化操作，得到空间特征图M_avg
2.3. 将空间特征图M_max和M_avg在通道维度上进行拼接，得到拼接特征图M_concat
2.4. 使用卷积操作对拼接特征图M_concat进行处理，得到空间注意力权重M_att
2.5. 将特征图F与空间注意力权重M_att相乘，得到经过空间注意力机制处理后的特征图F_spatial

3. 融合注意力：
3.1. 将经过通道注意力机制处理后的特征图F_channel和经过空间注意力机制处理后的特征图F_spatial在通道维度上进行相加，得到融合特征图F_fused
3.2. 对融合特征图F_fused进行卷积操作，得到最终的注意力处理后的特征图F'

4. 返回经过CBAM注意力机制处理后的特征图F'

这是CBAM注意力机制的伪代码设计，希望对你有所帮助！如有更多问题，请随时提问。