CBAM 是不是自注意力机制

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种用于计算机觉任务的注意力机制模块，它可以用于增强卷积神经网络的表示能力。CBAM模块结合了通道注意力和空间注意力两个子模块，以提取图像中的重要特征。

通道注意力模块通过学习每个通道的重要性权重，来自适应地调整不同通道的特征图。这样可以使网络更加关注对当前任务有用的通道，从而提高特征的表达能力。

空间注意力模块则通过学习每个空间位置的重要性权重，来自适应地调整不同位置的特征图。这样可以使网络更加关注对当前任务有用的空间位置，从而提高特征的表达能力。

CBAM模块的设计灵感来自于自注意力机制，但它并不是严格意义上的自注意力机制。自注意力机制是一种通过计算输入序列中各个元素之间的关联性来加权聚合信息的方法，而CBAM模块是应用在卷积神经网络中的一种注意力机制。