通道注意力、空间注意力

通道注意力和空间注意力是注意力机制在计算机视觉领域中的两个重要应用。通道注意力从特征图的通道维度出发，通过学习各个通道的重要性，来对特征进行加权融合。通道注意力机制首先对特征图的空间进行压缩，然后在通道维度进行学习，得到各个通道的重要性。相比之下，空间注意力则从特征图的空间维度出发，通过学习每个空间位置的重要性，来对特征进行加权融合。CBAM在空间注意力和通道注意力上进行了改进，它将空间注意力和通道注意力分开进行，而不是像BAM那样在空间注意力内融合通道注意力。CBAM通过这种方式综合利用了空间注意力和通道注意力，提高了模型对特征的表示能力。在计算机视觉中，注意力机制的应用不仅限于通道注意力和空间注意力，还包括混合注意力和自注意力等。这些注意力机制可以帮助模型更好地捕捉图像中的重要信息，提高计算机视觉任务的性能。