resnet18提取时频特征要不要加CBAM

对于ResNet-18模型提取时频特征，是否需要加上CBAM（Convolutional Block Attention Module）取决于你的具体需求和任务。CBAM是一种注意力机制模块，可以帮助网络更好地捕捉特征之间的空间和通道相关性。

如果你的任务需要强调时频特征之间的相关性，并且你认为CBAM模块可以提供更好的性能，那么你可以尝试在ResNet-18中加入CBAM。CBAM模块可以在ResNet-18的每个基本块中添加，以增强模型的表达能力。

然而，需要注意的是，CBAM会增加模型的计算复杂度和参数数量，可能会导致训练和推理时间增加。因此，在使用CBAM之前，建议先进行一些实验来评估其对任务性能的影响，并根据具体情况进行选择。

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将长度为1024，频率为25600的时域信号通过stft变成可以输入二维resnet18的时频图的pytorch代码

以下是将长度为1024，频率为25600的时域信号通过STFT变成可以输入二维ResNet18的时频图的PyTorch代码：

import numpy as np
import torch
import torchaudio
from torchvision import transforms

# 定义STFT参数
n_fft = 1024
hop_length = 512

# 定义预处理变换
transform = transforms.Compose([
    torchaudio.transforms.Spectrogram(n_fft=n_fft, hop_length=hop_length),
    torchaudio.transforms.AmplitudeToDB()
])

# 生成随机时域信号
signal = torch.randn(1, 25600)

# 进行STFT变换并进行预处理
spectrogram = transform(signal)

# 将时频图转成二维张量
spectrogram = torch.unsqueeze(spectrogram, 0)

# 输入ResNet18模型进行分类或回归
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'resnet18', pretrained=True)
output = model(spectrogram)

其中，我们使用了PyTorch的`torchaudio`模块中的`Spectrogram`函数进行STFT变换，并使用`AmplitudeToDB`函数对结果进行预处理。最后，将得到的时频图转成二维张量传入ResNet18模型进行分类或回归。

cbam resnet

CBAM-ResNet是一种基于残差网络（ResNet）和通道注意力模块（CBAM）的深度神经网络架构。CBAM模块可以自适应地学习图像中每个通道的重要性，并对通道特征进行加权，以提高图像分类性能。在CBAM-ResNet中，CBAM模块被嵌入到ResNet的每个残差块中，以提高网络的特征表达能力。实验证明，CBAM-ResNet相比于传统的ResNet，可以在图像分类、目标检测等领域取得更好的性能。