CBAM注意力机制原理

CBAM注意力机制是一种用于图像处理的注意力机制，它结合了通道注意力模块和空间注意力模块。通道注意力模块用于计算每个通道的重要性，以便更好地区分不同通道之间的特征。而空间注意力模块则用于计算每个像素在空间上的重要性，以便更好地捕捉图像中的空间结构。通过这种方式，CBAM可以在处理图像时，根据不同通道和空间位置的重要性，有针对性地提取和关注图像中的关键信息，从而提高图像处理的效果。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [注意力机制——Convolutional Block Attention Module（CBAM）](https://blog.csdn.net/weixin_50752408/article/details/129585880)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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