轻量级注意力机制CBAM

轻量级注意力机制CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种用于图像分类任务的注意力机制。它可以在保证模型轻量化的同时，提高模型的性能。

CBAM包含了两种注意力机制：通道注意力和空间注意力。通道注意力用于学习不同通道的重要性，通过对不同通道的特征进行加权，从而使得重要的通道得到更多的关注；空间注意力则用于学习不同空间位置的重要性，通过对不同空间位置的特征进行加权，从而使得重要的空间位置得到更多的关注。

CBAM模块的具体实现如下：

1. 通过全局平均池化操作对特征图进行压缩，得到通道注意力向量和空间注意力张量。

2. 对通道注意力向量进行全连接层操作，得到不同通道的权重系数。

3. 对空间注意力张量进行卷积操作，得到不同空间位置的权重系数。

4. 将通道注意力和空间注意力相乘，得到最终的注意力图。

5. 将注意力图与原始特征图相乘，得到经过注意力机制处理后的特征图。

CBAM模块可以被集成到现有的卷积神经网络中，从而提高模型的性能。