CBAM 注意力机制的作用是什么

CBAM（Channel-wise and Spatial Attention Mechanism）注意力机制是一种应用于卷积神经网络（CNN）中的自注意力模块，主要用于增强图像特征表示。它分为两个部分：

1. **通道注意力**（Channel Attention）：这一部分关注的是不同通道之间的权重分配，即强调哪些特征对任务更重要。它通过对每个通道应用全局平均池化和随后的线性变换，以及通过sigmoid激活函数生成归一化的权重，来突出那些对识别有用的特征。

2. **空间注意力**（Spatial Attention）：这部分则集中在像素级别的关注度，关注的是输入图片中的局部区域。通常使用最大池化和平均池化提取上下文信息，然后将这些特征结合进行加权求和，得到对图像关键区域的聚焦。

CBAM的作用在于提升模型对输入数据的关注度，特别是在复杂的视觉场景中，能够帮助模型更精确地定位和处理重要的特征信息，从而提高整体性能。它常常用于物体检测、语义分割等计算机视觉任务中。