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CBAM 是一种能够集成到任何卷积神经网络架构中的注意力模块。它的核心目标是通过学习的方式，自动获取特征图在通道和空间维度上的重要性，进而对特征图进行自适应调整，增强重要特征，抑制不重要特征，提升模型的特征表达能力和性能。简单来说，它就像是给模型装上了 “智能眼镜”，让模型能够更精准地看到图像中关键的部分

CBAM 由两个主要部分组成：通道注意力模块（Channel Attention Module）和空间注意力模块（Spatial Attention Module）。这两个模块顺序连接，共同作用于输入的特征图。

SE 通道注意力的局限：仅关注 “哪些通道重要”，未考虑 “重要信息在空间中的位置”。

CBAM 的突破：

通道注意力（Channel Attention）：分析 “哪些通道的特征更关键”（如图像中的颜色、纹理通道）。

空间注意力（Spatial Attention）：定位 “关键特征在图像中的具体位置”（如物体所在区域）。

二者结合：让模型同时学会 “关注什么” 和 “关注哪里”，提升特征表达能力。