resnet+cbam

ResNet-CBAM是将CBAM（Convolutional Block Attention Module）结构引入ResNet网络中的一种改进方法。CBAM结构是一种用于增强网络注意力表达能力的模块。CBAM结构包括两个部分：通道注意力和空间注意力。通道注意力用于对不同通道的特征图进行加权，以便网络能够更好地关注重要的特征通道。空间注意力则用于对特征图中不同位置的特征进行加权，以便网络能够更好地捕捉到重要的空间信息。

引用中提供了一个实现ResNet中加入CBAM结构的代码，可以供大家学习。然而，引用指出CBAM结构还有许多需要优化的地方，因此对于其具体性能的评估仍然需要进行测试和实验。如果你熟悉之前关于ResNet中注意力机制的讲解（引用），那么对于CBAM结构的理解和接受会相对容易一些。