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CBAM 增强残差块

时间: 2025-05-08 10:33:17 浏览: 23

### 使用CBAM增强残差块为了提升卷积神经网络的性能，可以在残差块中引入CBAM（卷积块注意力模块）。具体来说，在传统的ResNet结构基础上加入CBAM能够显著改善模型的表现[^3]。 #### 残差块中的CBAM实现方式在标准残差单元之后添加CBAM层。这样做的好处是可以让网络自动学习哪些通道更重要以及图像的空间位置更值得关注。下面展示了一个带有CBAM的简化版残差块： ```python import torch.nn as nn class ResidualBlockWithCBAM(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.res_block = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU(), nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels) ) # 假设已经定义好了CBAM类 self.cbam = CBAM(out_channels) def forward(self, x): residual = x out = self.res_block(x) out = self.cbam(out) # 应用CBAM来调整特征图的重要性 out += residual # 添加跳跃连接保持原始信息不变 return nn.functional.relu(out) ``` 在这个例子中，`res_block`代表常规的两层卷积操作加上批标准化和ReLU激活函数；而`cbam`则是用于处理经过这些变换后的特征图，使其更加聚焦于重要的区域或通道上。通过这种方式构建起来的新版本残差块不仅保留了原有设计的优点——即允许梯度更容易地向前传播从而缓解深层网络训练困难的问题——同时还借助CBAM增强了对于不同部分的关注程度，进而提高了整体识别精度。

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