cbam注意力机制原理图讲解

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种用于计算机视觉任务的注意力机制，旨在提高模型对重要特征的关注程度。CBAM由两个子模块组成：通道注意力模块（Channel Attention Module）和空间注意力模块（Spatial Attention Module）。

通道注意力模块的目标是对输入特征图的通道维度进行注意力加权。它首先通过全局平均池化操作获取每个通道的全局平均值，然后通过两个全连接层来学习通道的权重。这些权重被应用于原始特征图上的通道维度，以产生加权后的特征图。这个过程使得网络能够自动学习每个通道的重要性，并且可以增强重要通道的特征表示能力。

空间注意力模块旨在对输入特征图的空间维度进行注意力加权。它通过一个3x3的卷积操作来捕捉空间上的特征相互依赖关系。然后，通过两个全连接层来学习空间上每个位置的权重。这些权重被应用于原始特征图上的空间维度，以产生加权后的特征图。这个过程使得网络能够自动学习重要空间位置，并且可以增强重要位置的特征表示能力。

CBAM将通道注意力模块和空间注意力模块串联在一起，通过逐元素相乘的方式将两者的特征图相乘，得到最终的注意力加权特征图。这个注意力加权特征图能够提供更加准确、鲁棒的特征表示，从而提高模型的性能。

总结来说，CBAM通过通道注意力和空间注意力两个模块，分别对特征图的通道和空间维度进行注意力加权，从而提高模型对重要特征的关注程度。这种机制可以有效地提升计算机视觉任务的性能。