CBAM注意力机制代码

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种轻量级的卷积注意力模块，结合了通道和空间的注意力机制。它可以在空间维度和通道维度上进行Attention操作，能够帮助网络学习关注重点信息和提高判别物体的准确率。

以下是使用PyTorch实现CBAM注意力机制的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义CBAM模块
class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, channels, reduction):
        super(CBAM, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
        self.fc1 = nn.Conv2d(channels, channels // reduction, 1, bias=False)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.fc2 = nn.Conv2d(channels // reduction, channels, 1, bias=False)
        self.sigmoid_channel = nn.Sigmoid()
        self.conv_after_concat = nn.Conv2d(2, 1, 3, padding=1, bias=False)
        self.sigmoid_spatial = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        # 通道注意力
        avg_out = self.fc2(self.relu(self.fc1(self.avg_pool(x))))
        max_out = self.fc2(self.relu(self.fc1(self.max_pool(x))))
        channel_out = self.sigmoid_channel(avg_out + max_out)
        
        # 空间注意力
        spatial_out = torch.cat([self.avg_pool(x), self.max_pool(x)], dim=1)
        spatial_out = self.conv_after_concat(spatial_out)
        spatial_out = self.sigmoid_spatial(spatial_out)
        
        # 结合通道注意力和空间注意力
        out = x * channel_out * spatial_out
        
        return out

# 定义网络
class YourNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(YourNetwork, self).__init__()
        # 定义网络结构
        
        # 加入CBAM模块
        self.cbam = CBAM(channels, reduction)
        
    def forward(self, x):
        # 网络前向传播
        out = self.cbam(x)
        # 其他操作
        
        return out

# 创建网络实例
net = YourNetwork()

# 使用CBAM注意力机制的网络进行训练和测试
# 具体的训练和测试流程与数据准备等根据具体情况进行实现

以上代码是一个简单的示例，可以根据实际需求进行修改和扩展。在定义网络时，可以将CBAM模块加入到网络结构中，并在网络的前向传播过程中使用CBAM模块对特征进行处理。具体的训练和测试流程以及数据准备等部分需要根据具体情况进行实现。