pytorch实现CBAM

CBAM (Convolutional Block Attention Module) 是一种用于计算卷积层中特征图的注意力权重的方法。在 PyTorch 中实现 CBAM 需要使用自定义层。

首先，需要计算特征图的通道注意力权重和空间注意力权重。通道注意力权重可以使用全连接层和 softmax 函数计算，空间注意力权重可以使用卷积层和 sigmoid 函数计算。

然后，将计算出的两种注意力权重乘在特征图上，得到最终的输出特征图。

示例代码如下：

```python import torch import torch.nn as nn

class CBAM(nn.Module): def init(self, in_channels, reduction_ratio=16): super(CBAM, self).init() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Linear(in_channels, in_channels // reduction_ratio) self.fc2 = nn.Linear(in_channels // reduction_ratio, in_channels) self.conv_after_concat = nn.Conv2d(in_channels * 2, in_channels, kernel_size=1, stride=1)

def forward(self, x):
    # calculate channel attention weight
    avg_out = self.avg_