cbam注意力机制怎么加

要将CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制加入模型中，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库和模块：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.layers import *

2. 创建CBAM模块的注意力函数：

   def cbam_block(inputs, reduction_ratio=0.5, name='cbam_block'):
       # 获取输入特征图的维度
       channels = inputs.shape[-1]
   
       # 共享权重的全连接层
       shared_layer = Dense(channels // reduction_ratio, activation='relu', name=name+'_shared')
   
       # 获取最大池化操作
       max_pool = GlobalMaxPooling2D()(inputs)
       shared = shared_layer(max_pool)
   
       # 分支通道注意力
       channel_attention = Reshape((1, 1, channels))(shared)
       channel_attention = Conv2D(filters=channels, kernel_size=(1, 1), activation='sigmoid', padding='same',
                                  name=name+'_channel')(channel_attention)
   
       # 分支空间注意力
       spatial_attention = Conv2D(filters=channels, kernel_size=(1, 1), activation='sigmoid', padding='same',
                                  name=name+'_spatial')(inputs)
   
       # 将通道注意力和空间注意力相乘
       attention_feature = Multiply()([inputs, channel_attention])
       attention_feature = Multiply()([attention_feature, spatial_attention])
   
       return attention_feature

3. 在模型中应用CBAM模块：

   inputs = Input(shape=(height, width, channels))
   
   # 在输入之后添加卷积层或其他层
   
   # 应用CBAM模块
   attention_feature = cbam_block(inputs)
   
   # 继续添加其他层
   
   model = Model(inputs=inputs, outputs=attention_feature)

这样，你就可以在模型中成功地加入CBAM注意力机制。请注意，这只是CBAM的基本实现方式，你可以根据需要进行修改和调整。