一、CBAM（Convolutional Block Attention Module） CBAM结构如下图所示： 可以看到 CBAM 包含2个独立的子模块， 通道注意力模块（Channel Attention Module，CAM) 和空间注意力模块（Spartial Attention Module，SAM) ，分别进行通道与空间上的 Attention 。 这样不只能够节约参数和计算力，并且保证了其能够做为即插即用的模块集成到现有的网络架构中去。 （一）、Channel Attention Module（CAM） 通道上的Attention模块以及具体计算如下图所示： 具体流程如下： 将输入的特征图F（H×W×C）分别经过基于width和height的global max pooling（全局最大池化）和global average pooling（全局平均池化），得到两个1×1×C的特征图，接着，再将它们分别送入一个两层的神经网络（MLP），第一层神经元个数为 C/r（r为减少率），激活函数为 Relu，第二层神经元个数为 C，这个两层的神经网络是共享的。而后，将MLP输出的特征进行基于element-wise的加和操作，再经过sigmoid激活操作，生成最终的channel attention feature，即M_c。最后，将M_c和输入特征图F做element-wise乘法操作，生成Spatial attention模块需要的输入特征。 （二）、Spatial Attention Module（SAM） 空间上的Attention模块以及具体计算如下图所示： 具体流程如下： 将Channel attention模块输出的特征图F‘作为本模块的输入特征图。首先做一个基于channel的global max pooling 和global average pooling，得到两个H×W×1 的特征图，然后将这2个特征图基于channel 做concat操作（通道拼接）。然后经过一个7×7卷积（7×7比3×3效果要好）操作，降维为1个channel，即H×W×1。再经过sigmoid生成spatial attention feature，即M_s。最后将该feature和该模块的输入feature做乘法，得到最终生成的特征。 二、相关代码如下：