如果要在pspnet中加入CBAM，应当把CBAM加在网络结构中的什么位置？

CBAM是一种通道注意力机制和空间注意力机制的结合，可以作为一种模块加入到PSPNet的编码器和解码器中。具体来说，可以将CBAM模块加入到PSPNet的编码器的每个分支的末尾，以增强特征的表达能力；或者将CBAM模块加入到PSPNet的解码器的每个分支的开头，以引导网络更好地利用编码器中的特征信息。具体位置的选择需要根据实验结果进行调整和优化。

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PSPNet网络结构详细介绍

PSPNet是一种基于图像语义分割的神经网络结构，全称为Pyramid Scene Parsing Network。它采用金字塔池化的方法，将不同大小的场景特征进行融合，提高了图像语义分割的精度和效率。具体来说，PSPNet可以将图像划分为一系列的区域，然后对每个区域进行深度学习的特征提取和分类，最后输出图像的分割结果。

PSPNet18网络结构还能怎么改进

1. 增加残差连接：在PSPNet18中引入类似于ResNet的残差连接，可以帮助减少梯度消失和模型训练时间，并提高模型的准确率。

2. 使用更深的卷积层：增加更深的卷积层可以提高特征提取能力，从而提高模型的性能。

3. 引入更多的上下文信息：可以使用更大的感受野或更多的池化层来增加模型对上下文信息的理解能力。

4. 使用注意力机制：引入注意力机制可以帮助模型更好地关注重要的特征，从而提高模型的准确率。

5. 对不同尺度的特征进行融合：可以使用多个尺度的特征图像，并使用特定的方法将它们融合起来，以提高模型的性能。

6. 在不增加计算复杂度的情况下增加网络的宽度：可以增加网络的宽度以提高模型的表现，同时保持计算复杂度不变。

7. 引入其他的预训练模型：可以使用其他的预训练模型来初始化PSPNet18网络，以提高模型的性能。