GAM注意力机制与CBAM注意力机制的区别及优势

GAM（Global Attention Mechanism）和CBAM（Convolutional Attention Module）都是用于图像处理中的注意力机制，它们的区别和优势如下：

1. 区别：
- GAM：GAM是一种全局注意力机制，它通过对整个图像进行注意力计算，将注意力分配给不同的图像区域。GAM可以捕捉到全局的上下文信息，适用于需要全局信息的任务。
- CBAM：CBAM是一种基于块的注意力机制，它结合了通道注意力和空间注意力两个模块。通道注意力模块用于对每个通道进行加权，以提取重要的特征通道；空间注意力模块用于对每个空间位置进行加权，以提取重要的空间位置。CBAM可以同时关注通道和空间信息，适用于需要细粒度特征的任务。

2. 优势：
- GAM：由于GAM关注整个图像，它可以捕捉到全局的上下文信息，有助于提取全局特征。这对于一些需要全局信息的任务（如图像分类）非常有用。
- CBAM：CBAM结合了通道注意力和空间注意力，可以同时关注通道和空间信息。这使得CBAM在处理图像时能够更好地捕捉到细粒度的特征，有助于提高图像的表达能力和性能。