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       通道和空间注意力分别关注特征的“种类”和“位置”。代表性的源码论文CBAM采用并行和顺序方式灵活组合这两类注意力机制。

       CBAM模块对给定特征图进行通道和空间维度的源码注意力权重推断，与原特征图相乘，源码im 网页源码实现了对特征的源码自适应调整，无额外开销，源码家具摆放效果源码可用于增强不同模型。源码

       通道注意力模块：每一个通道作为一个检测器，源码利用全局平均池化和最大池化汇总通道信息，源码经过神经网络后获得权重系数，源码用于对输入特征进行缩放。源码

       空间注意力模块：在通道注意力之后，源码先进行通道维度的源码python中文抽奖源码池化操作，汇聚空间信息，源码通过卷积和Sigmoid激活后得到权重，源码将权重应用于输入特征。zookeeper选举机制源码

       CBAM模块可以并行或顺序组合。顺序方式，将通道注意力在前，酒店订房网站源码据实验，该顺序更优。

       实验展示了CBAM整合进ResNet后，识别准确度提升，可视化Grad-CAM表明CBAM能聚焦关键特征。

       源代码可在线获取：/Jongchan/attention-module