给我系统介绍下CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制，step by step

好的，我来为您介绍一下CBAM注意力机制的步骤：

1. 首先，CBAM注意力机制是一种用于卷积神经网络（CNN）的模块，旨在提高其性能。它通过在CNN中引入注意力机制来增强其表示能力。

2. CBAM模块主要由两个部分组成：通道注意力模块（CAM）和空间注意力模块（SAM）。

3. 通道注意力模块通过计算每个通道的平均值和最大值来学习如何加权每个通道的特征图。这个加权系数可以被看作是一个向量，它告诉我们哪些通道是重要的，哪些通道是不重要的。这个向量会乘以特征图中的每个通道，以产生加权特征图。

4. 空间注意力模块通过计算每个像素点的平均值和最大值来学习如何加权每个像素点的特征图。这个加权系数可以被看作是一个向量，它告诉我们哪些像素点是重要的，哪些像素点是不重要的。这个向量会乘以加权特征图中的每个像素，以产生最终的特征图。

5. 综合来看，CBAM模块通过学习注意力权重，可以动态地调整特征图中每个通道和每个像素点的重要性，从而提高CNN的表示能力和性能。

希望这个简单的介绍能够让您对CBAM注意力机制有更深入的了解。