CBAM：一种增强卷积神经网络性能的双重注意力机制，进一步提高CNN性能【原理讲解及代码！！！】

最新推荐文章于 2025-11-05 13:01:13 发布
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#cnn #人工智能 #神经网络

文章介绍了CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule），一种通过结合通道和空间注意力的注意力模块，优化卷积神经网络特征提取。CBAM通过自适应特征重标定和双重注意力机制提高模型性能，适用于多种视觉任务且计算效率较高。
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CBAM：强化卷积神经网络性能的注意力模块

在深度学习领域，注意力机制已经成为提升模型性能的关键技术之一。最近，一种名为CBAM（Convolutional Block Attention Module）的注意力模块在卷积神经网络中引起了广泛关注。CBAM通过结合通道注意力和空间注意力，为模型提供了更加全面和有效的特征提取能力。本文将详细介绍CBAM的工作原理、独特优势以及在实际应用中的代码实现。

一、CBAM工作原理

CBAM模块的核心思想是对输入特征图进行两阶段的精炼：首先通过通道注意力模块关注于“哪些通道是重要的”，然后通过空间注意力模块关注于“在哪里”是一个有信息的部分。这种双重注意力机制使CBAM能够全面捕获特征中的关键信息。
在这里插入图片描述

1. 通道注意力模块

通道注意力模块的输出 M c ( F ) M_c(F) Mc​(F) 可以通过以下公式计算：

M c ( F ) = σ ( M L P ( A v g P o o l ( F ) ) + M L P ( M a x P o o l ( F ) ) ) M_c(F) = \sigma(MLP(AvgPool(F)) + MLP(MaxPool(F))) Mc​(F)=σ(MLP(AvgPool(F))+MLP(MaxPool(F)))

其中， F F F 是输入特征图， A v g P o o l AvgPool AvgPool 和 M a x P o o l MaxPool MaxPool<

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xiaoh_7
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手把手带你 YOLOv5/v7 添加注意力机制（并附上30多种顶会Attention原理图）2024/2/5更新
YOLOv8项目贡献者
04-27 20万+
YOLOv5/v7 添加注意力机制教程 2023/6/15更新🍀🍀🍀
YOLOv8改进专栏|注意力机制|CBAM手把手添加教程
mywhyyds的博客
11-17 4021
个人简介：大家好！我是CBAM模块，中文名是“卷积块注意模块”。别看我名字很长，其实我就是个“智能关注器”，能帮计算机更好地看懂图像。我有两个绝技：一个叫“通道注意力”，能帮助模型选出哪些特征更重要，就像从一堆声音中挑出最悦耳的旋律；另一个叫“空间注意力”，负责搞清楚图像的哪些区域是关键，就像在茫茫人海中锁定目标人物的脸。这样一来，在图像识别和理解的过程中，我能让电脑专注于“精华”，不浪费时间在“没用的细节”上。总之，我的使命是：帮助模型像人类一样，聪明地将注意力放在重要的信息上！
什么是 CBAM：混合注意力机制
彬彬侠的博客
10-17 1560
CBAM（Convolutional Block Attention Module，卷积块注意力模块）是一种高效的混合注意力机制，通过级联通道和空间注意力子模块，动态强化CNN特征图中的关键信息。它先利用通道注意力识别重要特征，再通过空间注意力聚焦关键区域，实现"粗到细"的特征校准。相比单一维度注意力机制，CBAM具有计算量小（仅增加约1%参数）、易集成的优势，可提升图像分类、目标检测等任务1-2%的准确率。典型应用包括改进ResNet、YOLO等模型，在医疗影像、遥感等复杂场景中效果
即插即用的涨点模块之注意力机制（CBAMAttention）详解及代码，可应用于检测、分割、分类等各种算法领域
qq_51511878的博客
04-19 1万+
CE模块通常只注意了通道特征，但在视觉任务中，空间任务通常更为重要，是不可忽略的，因此CBAM将通道注意力机制与空间注意力机制进行串联，充分关注特征信息。什么是空间特征？在深度学习中，空间特征是指描述输入数据在空间维度上的特征信息。对于图像数据而言，空间特征可以涵盖多种信息，包括边缘、角点、纹理、颜色等。这些特征信息可以帮助模型理解图像中不同区域的内容和结构，从而实现诸如目标检测、图像分割、图像分类等任务。
深度学习篇---再看CBAM实现
最新发布
道阻且长，行则将至。
11-05 1100
CBAM（卷积注意力模块）通过通道和空间两个维度的注意力机制动态调整特征图权重。通道注意力使用全局池化和MLP计算通道重要性，空间注意力通过通道池化和卷积评估空间位置权重。该模块采用串行结构（先通道后空间），以少量参数实现精细化特征调整，支持即插即用集成到各类CNN架构中。PyTorch实现核心在于广播机制：通道权重(B,C,1,1)和空间权重(B,1,H,W)分别与输入特征相乘，实现自适应特征优化。
【卷积神经网络系列】十八、CBAM
traveller的博客
09-28 2855
CBAM
注意力机制：通道注意力机制、空间注意力机制、CBAM（附有完整代码)
weixin_50644076的博客
03-03 1万+
注意力机制（Attention Mechanism）是一种模仿人类注意力机制的计算机科学原理，主要用于提高神经网络在处理序列数据时的性能。在深度学习中，注意力机制被广泛应用于各种任务，如自然语言处理、计算机视觉和强化学习等领域。注意力机制的核心思想是让模型能够在处理输入数据时，动态地关注输入的不同部分，而不是一概而论地平均对待所有输入。通过引入注意力机制，模型可以根据输入数据的重要性分配不同的权重，从而使模型能够更加集中精力处理与当前任务相关的信息，提高模型的表现和泛化能力。
Convolutional Block Attention Module（CBAM）
justsolow的博客
06-03 2423
Convolutional Block Attention Module（CBAM） 论文 1. 什么是注意力机制？ 注意力机制（Attention Mechanism）是机器学习中的一种数据处理方法，广泛应用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的机器学习任务中。 通俗来讲：注意力机制就是希望网络能够自动学出来图片或者文字序列中的需要注意的地方。比如人眼在看一幅画的时候，不会将注意力平等地分配给画中的所有像素，而是将更多注意力分配给人们关注的地方。 从实现的角度来讲：注意力机制通过神经网络的操作
基于Pytorch的实战-卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM）
记录基于python语言处理气象问题的一些代码，包括不限于气象数据读取、机器学习和深度学习建模。
12-01 1304
卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM）是一种结合了通道注意力和空间注意力的轻量级模块，它可以嵌入任何卷积神经网络中。CBAM包含两块内容：通道注意力模块以及空间注意力模块，在利用CBAM可解释性主要使用的是通道注意力模块定量化分析不同变量相对重要性，故对通道注意力模块着重解释（图7）。
CBAM：Convolutional Block Attention Module
qq_38680752的博客
11-02 3756
摘要         我们提出卷积块注意模块(CBAM)，一个简单而有效的前馈卷积神经网络的注意模块。给定一个中间特征图，我们的模块沿着两个独立的维度（通道和空间）依次推断注意力图，然后将注意力图乘以输入特征图，以进行自适应特征细化。因为CBAM是一个轻量级的通用模块，它可以无缝集成到任何CNN架构中，开销可以忽略不计，并且可以与基本CNN一起进行端到端训练。我们通过在ImageNet-1K、MS COCO检测和VOC 2007
注意力机制（Attention Mechanism）-CBAM
Aaaa_ZZZ的博客
09-07 2万+
注意力机制
CNN中的注意力机制
Qiming的博客
06-27 2662
CNN的注意力机制，都是使网络在处理输入数据时，动态地聚焦于重要的部分，从而提高模型的性能和效率。每个模块的输入和输出都是一致的，可以方便的插入到现有模型中，替换不同的模块获得最优效果。
CBAM注意力机制.py
08-05
keras实现CBAM注意力机制模块
YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-06 3万+
大家好！欢迎阅读本专栏。本专栏涵盖了YOLO8中C2f、主干网络、检测头、注意力机制、Neck等多种结构的创新，同时也包括了 YOLO相关的基础知识以及相关项目。
【深度学习注意力机制系列】—— CBAM注意力机制（附pytorch实现）
热门推荐
qq_43456016的博客
08-09 8万+
CBAM旨在克服传统卷积神经网络在处理不同尺度、形状和方向信息时的局限性。通道注意力和空间注意力。通道注意力有助于增强不同通道的特征表示，而空间注意力有助于提取空间中不同位置的关键信息。总之，CBAM模块通过自适应地学习通道和空间注意力权重，以提高卷积神经网络的特征表达能力。通过将通道注意力和空间注意力结合起来，CBAM模块能够在不同维度上捕获特征之间的相关性，从而提升图像识别任务的性能。
CBAM注意力机制(结构图加逐行代码注释讲解）
这个博主不懒，但Ta什么也没写~（私信互关24小时必回）
11-19 1万+
CBAM注意力机制
[ 注意力机制 ] 经典网络模型2——CBAM 详解与复现
A_John 的博客
04-19 5万+
[ 注意力机制 ] 经典网络模型2——CBAM 详解与复现 1、Convolutional Block Attention Module 2、CBAM 详解 Channel Attention Module Spatial Attention Module 3、CBAM 复现 简称 ``CBAM``，2018年 提出的一种新的 *卷积注意力模块* ； 对前馈卷积神经网络 是一个 简单而有效的 注意力模块 ； 因为它的轻量级和通用性，可以无缝集成到任何CNN网络当中 ；...
【注意力机制】CBAM: Convolutional Block Attention Module
可乐大牛的博客
09-25 1076
本文提出了一个注意力模块，融合和空间注意力和通道注意力，轻量并且具有通用性。
注意力机制--CBAM的研究
qq_43570025的博客
06-26 4362
注意力机制–CBAM的研究 文章目录注意力机制--CBAM的研究前言一、CBAM: Convolutional Block Attention Module二、注意力相关的Pytorch代码代码来自于网上，不是本人写的 [注意力代码的GitHub链接](https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch) 前言 最近研究了下注意力机制 一、CBAM: Convolutional Block Attention Module CBAM
CBAM的算法原理流程图
04-27
CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种用于图像分类任务的注意力机制模块。其算法原理和流程图如下： 1. 输入特征图和通道注意力权重 $C$ 和空间注意力权重 $S$。 2. 对于通道注意力权重，首先进行全局池化操作，然后经过两个全连接层和一个sigmoid激活函数，得到一个大小为通道数的向量 $c$。 3. 对于空间注意力权重，首先经过一个卷积层，得到一个大小为 $H \times W$ 的特征图 $M$，然后进行全局池化操作，接着经过两个全连接层和一个sigmoid激活函数，得到一个大小为 $H \times W$ 的向量 $s$。 4. 将通道注意力权重与空间注意力权重相乘，得到最终的注意力权重 $A$。 5. 将输入特征图与注意力权重相乘，得到加权后的特征图。 6. 最后将加权后的特征图送入卷积层进行下一步操作。 CBAM的算法原理和流程图如上所述。注意力机制模块能够帮助模型关注图像中的重要部分，提高模型的准确率。
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