在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力，在图像识别、目标检测和语义分割等任务中取得了显著成就。然而，如何使CNN更有效地利用特征信息，依然是一个挑战。双重注意力机制——通道注意力模块（CAM）和空间注意力模块（SAM），作为解决这一问题的关键技术之一，被广泛应用于提升模型性能。

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种结合了通道和空间注意力机制的高效模块。它通过先计算通道注意力，再计算空间注意力的方式，逐步细化特征图中的重要信息。这种自适应地强调特征图中重要区域的做法，使得网络能够更好地关注于关键特征，从而提高模型的泛化能力和识别精度。

通过在模型中引入CBAM，我们不仅能够增强网络对复杂场景的理解能力，还能有效减少训练时间和资源消耗，为实际应用提供更加高效和精确的解决方案。🚀

深度学习 人工智能 CBAM