swin transformer中如何加入cbam注意力机制

在SWIN Transformer中加入CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制可以提高模型的感知能力和表示能力。CBAM注意力机制主要包括通道注意力和空间注意力两个部分。

首先，为了加入通道注意力机制，你可以在SWIN Transformer的每个Stage的Bottleneck Block中添加CBAM模块。CBAM通道注意力机制的目的是对每个通道进行自适应的特征选择，通过学习通道之间的相关性来调整每个通道的权重。在Bottleneck Block中，你可以添加一个CBAM模块，该模块可以接收输入特征图作为输入，并输出经过通道注意力加权后的特征图。具体实现时，你可以使用全局平均池化操作获得全局特征，并通过全连接层生成通道注意力权重，然后将权重与输入特征图相乘得到加权后的特征图。

其次，为了加入空间注意力机制，你可以在SWIN Transformer的每个Stage的Patch Merging模块之前添加CBAM模块。CBAM空间注意力机制的目的是对特征图的空间维度进行自适应的特征选择，通过学习不同空间位置之间的相关性来调整每个位置的权重。在Patch Merging模块之前，你可以添加一个CBAM模块，该模块可以接收输入的特征图作为输入，并输出经过空间注意力加权后的特征图。具体实现时，你可以使用一维卷积操作获得每个位置的权重，并将权重与输入特征图相乘得到加权后的特征图。

通过以上步骤，你就成功地将CBAM注意力机制加入到SWIN Transformer中了。这样做可以增强模型的感知能力和表示能力，提高模型在视觉任务中的性能。