在深度学习领域，注意力机制近年来成为提升模型性能的重要手段之一。CBAM（Convolutional Block Attention Module）作为一种轻量级但高效的注意力模块，被广泛应用于卷积神经网络（CNN）中。它通过同时建模通道和空间两个维度上的注意力权重，使得网络能够更精准地聚焦于关键特征区域，从而显著提升模型的表现能力。
CBAM的核心思想在于将注意力机制分为两个部分：通道注意力（Channel Attention）和空间注意力（Spatial Attention）。这两个部分依次进行处理，形成一个顺序结构，从而实现对输入特征图的双重加权优化。
首先来看通道注意力模块。该模块旨在评估各个通道的重要性，并为每个通道分配相应的权重。其基本思路是利用全局平均池化（Global Average Pooling, GAP）和全局最大池化（Global Max Pooling, GMP）操作来压缩空间维度，从而获得两个一维的通道特征向量。接着，这两个特征向量分别经过一个多层感知机（MLP）结构，共享参数并进行非线性变换。最终，将两个MLP输出的结果进行逐元素相加，并通过Sigmoid函数归一化，得到每个通道的注意力权重。这些权重随后被应用到原始特征图上，完成对通道维度的增强。
在完成通道注意力处理后，CBAM进入空间注意力模块。该模块的目标是识别特征图中重要的空间位置。具体来说，它首先对通道维度进行压缩，使用最大池化和平均池化操作沿着通道轴分别提取出两个二维的空间特征图。然后，将这两个特征图在通道维度上进行拼接，并通过一个标准的卷积层进行处理，最终生成一个单通道的空间注意力权重矩阵。同样地，该权重矩阵也通过Sigmoid函数进行归一化处理，并作用于经过通道注意力调整后的特征图上，以进一步突出关键的空间区域。
CBAM模块的设计优势在于其结构简单、计算开销小且易于集成到各种主流的CNN架构中，如ResNet、VGG等。由于其独立于网络主干结构，因此可以灵活插入到不同层级的卷积块之间，作为即插即用的注意力增强组件。实验结果表明，在多个图像分类、目标检测和语义分割任务中，引入CBAM模块均能带来明显的性能提升。
此外，CBAM模块的另一个重要特性是其可解释性。通过可视化通道和空间注意力权重，研究人员可以直观地观察模型在推理过程中关注了哪些特征通道或空间位置，这对于理解模型决策过程、调试网络结构以及提升模型透明度具有重要意义。
总的来说，CBAM模块通过巧妙结合通道与空间注意力机制，实现了对特征表达的双重优化。这种双重注意力机制不仅增强了模型对关键特征的关注能力，还提升了整体的泛化性能。随着注意力机制在计算机视觉领域的持续发展，CBAM及其衍生模块有望在更多复杂任务中发挥重要作用。
