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CBAM结构介绍
作者将注意力过程分为两个独立的部分，通道注意力模块和空间注意力模块。这样不仅可以节约参数和计算力，而且保证了其可以作为即插即用的模块集成到现有的网络架构中去。
通道注意力模块
特征的每一个通道都代表着一个专门的检测器，因此，通道注意力是关注什么样的特征是有意义的。为了汇总空间特征，作者采用了全局平均池化和最大池化两种方式来分别利用不同的信息。输入是一个 H×W×C 的特征 F，我们先分别进行一个空间的全局平均池化和最大池化得到两个1×1×C 的通道描述。接着，再将它们分别送入一个两层的神经网络，第一层神经元个数为 C/r，激活函数为 Relu，第二层神经元个数为 C。这个两层的神经网络是共享的。然后，再将得到的两个特征相加后经过一个 Sigmoid 激活函数得到权重系数 Mc。最后，拿权重系数和原来的特征 F 相乘即可得到缩放后的新特征。
空间注意力模块
在通道注意力模块之后，我们再引入空间注意力模块来关注哪里的特征是有意义的。与通道注意力相似，给定一个 H×W×C 的特征 F‘，我们先分别进行一个通道维度的平均池化和最大池化得到两个 H×W×1 的通道描述，并将这两个描述按照通道拼接在一起。然后，经过一个 7×7 的卷积层，激活函数为 Sigmoid，得到权重系数 Ms。最后，拿权重系数和特征 F’ 相乘即可得到缩放后的新特征。
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两个注意力通道组合形式
通道注意力和空间注意力这两个模块可以以并行或者顺序的方式组合在一起，但是作者发现顺序组合并且将通道注意力放在前面可以取得更好的效果。
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