cbam注意力机制作用

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种注意力机制，可用于提高卷积神经网络（CNN）的性能。CBAM注意力机制包括两个模块：通道注意力模块和空间注意力模块。

通道注意力模块通过对每个通道进行加权，使神经网络能够更好地学习通道间的依赖关系。通道注意力模块通过计算每个通道的平均值和最大值来确定每个通道的重要性，并使用这些权重来对每个通道进行加权。

空间注意力模块则通过对空间中的不同位置进行加权，使神经网络能够更好地学习不同位置之间的关系。空间注意力模块通过计算每个位置的平均值和最大值来确定每个位置的重要性，并使用这些权重来对每个位置进行加权。

通过使用CBAM注意力机制，可以使CNN更加准确地捕捉图像中的关键特征，从而提高性能。