CBAM应用在视频领域代码

当将CBAM应用于视频领域时，可以在视频分类、目标检测或视频生成任务中的模型中使用CBAM模块。下面是一个在视频分类任务中应用CBAM的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class VideoCBAM(nn.Module):
    def __init__(self, channels, reduction=16):
        super(VideoCBAM, self).__init__()

        # Channel Attention
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool3d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool3d(1)
        self.fc1 = nn.Conv3d(channels, channels // reduction, kernel_size=1)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.fc2 = nn.Conv3d(channels // reduction, channels, kernel_size=1)

        # Spatial Attention
        self.conv3 = nn.Conv3d(2, 1, kernel_size=3, padding=1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        # Channel Attention
        avg_out = self.fc2(self.relu(self.fc1(self.avg_pool(x))))
        max_out = self.fc2(self.relu(self.fc1(self.max_pool(x))))
        channel_attention = self.sigmoid(avg_out + max_out)

        # Spatial Attention
        spatial_avg = torch.mean(channel_attention, dim=1, keepdim=True)
        spatial_max, _ = torch.max(channel_attention, dim=1, keepdim=True)
        spatial_attention = self.sigmoid(self.conv3(torch.cat([spatial_avg, spatial_max], dim=1)))

        # Apply attention to the input
        x = x * spatial_attention * channel_attention

        return x

这是一个VideoCBAM模块的示例代码，用于视频分类任务。它在通道维度上使用全局平均池化和全局最大池化来提取通道信息，并通过全连接层和ReLU激活函数学习通道权重。空间维度上的注意力使用平均池化和最大池化来提取空间信息，并通过卷积层和Sigmoid函数生成注意力图。最后，将通道注意力和空间注意力相乘，得到最终的特征图。

你可以将这个VideoCBAM模块与你的视频分类模型结合使用，将其作为子模块添加到你的模型中。记得根据你的具体任务需求对代码进行调整和优化。