cbam tensorflow代码实现

CBAM是一种用于图像分类和目标检测的注意力机制，它可以自适应地学习图像中不同区域的重要性，从而提高模型的性能。在TensorFlow中，可以使用以下代码实现CBAM：

import tensorflow as tf

def cbam_block(inputs, ratio=8):
    # Channel attention
    channels = inputs.get_shape()[-1]
    avg_pool = tf.reduce_mean(inputs, axis=[1, 2], keepdims=True)
    max_pool = tf.reduce_max(inputs, axis=[1, 2], keepdims=True)
    fc1 = tf.layers.dense(inputs=avg_pool, units=channels // ratio, activation=tf.nn.relu)
    fc2 = tf.layers.dense(inputs=max_pool, units=channels // ratio, activation=tf.nn.relu)
    fc3 = tf.layers.dense(inputs=fc2, units=channels // ratio, activation=tf.nn.relu)
    channel_attention = tf.sigmoid(fc1 + fc3)
    channel_attention = tf.reshape(channel_attention, [-1, 1, 1, channels])

    # Spatial attention
    avg_pool = tf.reduce_mean(inputs * channel_attention, axis=-1, keepdims=True)
    max_pool = tf.reduce_max(inputs * channel_attention, axis=-1, keepdims=True)
    concat = tf.concat([avg_pool, max_pool], axis=-1)
    conv = tf.layers.conv2d(inputs=concat, filters=1, kernel_size=7, padding='same', activation=tf.nn.sigmoid)
    spatial_attention = tf.reshape(conv, [-1, tf.shape(inputs)[1], tf.shape(inputs)[2], 1])

    # Output
    output = inputs * channel_attention * spatial_attention
    return output

这个函数接受一个输入张量和一个可选的比率参数，用于控制通道注意力中的全连接层的大小。它首先计算通道注意力，然后将其应用于输入张量，然后计算空间注意力，并将其应用于通道注意力的结果。最后，输出是输入张量乘以通道和空间注意力的乘积。