cbam注意力机制tensorflow

CBAM是一种注意力机制，可以用于图像分类、目标检测等任务。它的全称是"Convolutional Block Attention Module"，主要包括两个部分：通道注意力和空间注意力。通道注意力用于对不同通道的特征进行加权，以提高模型的表达能力；空间注意力则用于对不同空间位置的特征进行加权，以提高模型的鲁棒性。

CBAM的实现方式比较简单，可以通过在卷积层后添加一个CBAM模块来实现。具体来说，CBAM模块包括两个子模块：通道注意力模块和空间注意力模块。通道注意力模块主要包括全局平均池化、全连接层和sigmoid激活函数，用于计算每个通道的权重；空间注意力模块主要包括最大池化、全连接层和sigmoid激活函数，用于计算每个空间位置的权重。最终，将通道注意力和空间注意力相乘，得到最终的特征表示。