摘要： 这是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意模块。 给定一个中间特征图，我们的模块会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修饰。 由于CBAM是轻量级的通用模块，因此可以以可忽略的开销将其无缝集成到任何CNN架构中，并且可以与基础CNN一起进 阅读全文