给我CBAM注意力机制的matlab模块搭建

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种用于图像分类和目标检测的注意力机制，可以增强模型对重要特征的关注度，提高模型性能。下面是一个简单的CBAM注意力机制的matlab模块搭建：

1. 定义CBAM模块的输入和输出

function output = cbam_module(input, ratio)
    % input: 输入特征图
    % ratio: 缩减比例
    % output: CBAM模块输出特征图
    ...
end

2. 定义CBAM模块的通道注意力机制

function attention = channel_attention(input, ratio)
    % input: 输入特征图
    % ratio: 缩减比例
    % attention: 通道注意力加权后的特征图
    ...
end

3. 定义CBAM模块的空间注意力机制

function attention = spatial_attention(input)
    % input: 输入特征图
    % attention: 空间注意力加权后的特征图
    ...
end

4. 将通道注意力机制和空间注意力机制组合起来，得到CBAM模块的输出

function output = cbam_module(input, ratio)
    % input: 输入特征图
    % ratio: 缩减比例
    % output: CBAM模块输出特征图
    
    % 通道注意力机制
    channel_attention_map = channel_attention(input, ratio);
    
    % 空间注意力机制
    spatial_attention_map = spatial_attention(input);
    
    % 将通道注意力和空间注意力相乘得到CBAM特征
    attention_map = channel_attention_map .* spatial_attention_map;
    
    % 将CBAM特征与输入特征相加得到CBAM模块的输出
    output = input + attention_map;
end

以上是一个简单的CBAM模块的matlab实现。需要注意的是，具体实现细节需要根据实际需求进行调整。