cbam注意力机制的概述
时间: 2024-04-09 07:25:43 浏览: 18
CBAM(Conval Block Attention Module)是一种混注意力机制,旨在克服传统卷积神经网络在处理不同尺度、形状和方向信息时的局限性[^1]。CBAM引入了两种注意力制:通道注意力和空间注意。
通道注意力有助于增强不同通道的特征表示。它通过计算每个通道的全局平均池化和全局最大池化,然后将它们连接并通过一个全连接层进行处理,最后使用sigmoid函数将结果映射到0到1之间的范围。这个范围内的值表示每个通道的重要性,可以用来调整通道特征的权重。
空间注意力有助于提取空间中不同位置的关键信息。它通过使用一个卷积层来学习每个位置的权重,然后将这些权重应用于输入特征图,以增强重要位置的特征表示。最后,通过对特征图进行归一化,得到最终的空间注意力图。
CBAM模块的结构包括通道注意力和空间注意力两部分。通道注意力和空间注意力可以分别应用于输入特征图,以增强不同通道和不同位置的特征表示。最终,CBAM模块将经过注意力机制处理后的特征图作为输出。
以下是CBAM模块的代码实现:
```python
class CBAM(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, ratio=16, kernel_size=3):
super(CBAM, self).__init__()
self.channelattention = ChannelAttention(in_channels, ratio=ratio)
self.spatialattention = SpatialAttention(kernel_size=kernel_size)
def forward(self, x):
x = self.channelattention(x)
x = self.spatialattention(x)
return x
```
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