详细说明CBAM的结构框架
时间: 2023-11-01 13:45:20 浏览: 55
CBAM(Convolutional Block Attention Module)是一种用于图像分类任务的注意力机制模块。其结构框架如下:
1. Convolutional Block:CBAM首先通过卷积神经网络(CNN)提取特征。卷积层和池化层构成了CNN的基本结构,在这里不再赘述。
2. Channel Attention Module(CAM):CAM是CBAM的第一个注意力模块,用于对特征图中的通道信息进行加权。CAM包括两个子模块:全局平均池化(Global Average Pooling)和两个全连接层(Fully Connected Layers)。全局平均池化将每个通道的特征图压缩为一个标量,全连接层通过学习参数对每个通道进行加权,得到每个通道的重要性权重,最后再将特征图按照通道权重进行加权。
3. Spatial Attention Module(SAM):SAM是CBAM的第二个注意力模块,用于对特征图中的空间信息进行加权。SAM包括两个子模块:最大池化(Max Pooling)和两个卷积层(Convolutional Layers)。最大池化用于压缩特征图的空间信息,卷积层通过学习参数对每个像素进行加权,得到每个像素的重要性权重,最后再将特征图按照像素权重进行加权。
4. Addition:将CAM和SAM得到的特征图进行加和,得到最终的注意力特征图。
5. Residual Connection:将注意力特征图和原始特征图进行残差连接,得到最终的特征表示。
通过CBAM模块,模型可以动态地对不同位置和不同通道的特征进行加权,从而提高模型的表现。