yolov11 cbam

### YOLOv11与CBAM模块结合用于目标检测改进

在现代计算机视觉领域，YOLO系列的目标检测算法因其高效性和实时处理能力而备受关注。YOLOv11作为该系列中的最新版本，在多个方面进行了优化和增强。为了进一步提升模型性能，引入注意力机制成为一种有效手段。

卷积块注意模块(CBAM, Convolutional Block Attention Module)[^2]是一种轻量级的通用注意力机制，可以无缝集成到现有的CNN架构中。通过分别计算通道维度和空间维度上的注意力分布，CBAM能够突出重要特征并抑制不相关的信息。当应用于YOLOv11时：

- **通道注意力**：通过对不同特征图的重要性打分，使得网络更加聚焦于有助于识别物体的部分；

- **空间注意力**：强调图像中更有可能包含对象的位置区域；

这种组合不仅提高了模型对于复杂场景下小目标以及遮挡情况下的鲁棒性，而且由于CBAM本身的参数量较小，不会显著增加原有框架的计算负担[^3]。

import torch.nn as nn

class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, gate_channels, reduction_ratio=16, pool_types=['avg', 'max']):
        super(CBAM, self).__init__()
        # Channel attention mechanism implementation here...
        
def forward(self, x):
    out = self.channel_attention(x) * x  # Apply channel-wise attention first.
    out = self.spatial_attention(out) * out  # Then apply spatial attention.
    return out