卷积神经网络详解

CBAM自注意力机制想象成给神经网络装了个“智能放大镜”：

- 通道注意力：相当于先判断“哪些特征（比如颜色、形状、纹理）是有用的”。比如看动物图片时，先确定“毛发纹理”“体型轮廓”这些通道比“背景颜色”更重要，然后给这些有用的通道“调亮”。

- 空间注意力：接着判断“这些有用的特征在图中哪里”。比如找到“毛发纹理”在动物身体区域，就把这个区域“放大聚焦”，忽略无关的背景。两个步骤结合起来，模型就会像人一样，先抓重点特征，再盯准特征的位置，自然就能更准确地完成任务啦~ 比如识别猫的时候，既关注“猫的毛发纹理”这个关键特征（通道），又聚焦到“猫的身体区域”（空间），识别准确率就上去了。