1、动机
卷积操作是通过混合通道和空间两个维度的信息来间特征提取的。在注意力方面，SE仅关注了通道注意力，没考虑空间方面的注意力。因此，本文提出了 CBAM——一种同时关注通道和空间注意力的卷积模块，可以用于CNNs架构中，以提升feature map的特征表达能力。
2、方法
CBAM的整体架构如上面图1所示，其包括两块内容：Channel Attention Module、Spatial Attention Module，也即通道注意力CAM、空间注意力SAM。假设CABM的输入feature map为，CBAM先用CAM得到1D通道注意力map
，再用SAM得到2D空间注意力map
，该过程公式表示如下：
（1）
CAM和SAM的架构如图2所示：
CAM：对于输入的feature map F，首先在每个空间位置上应用MaxPooling、AvgPooling，得到两个C*1*1的向量，然后分别送入一个共享的包含两层FC的MLP，最后最像素相加融合，经过一个激活函数，得到通道注意力map，其公式表达为：
（2）
SAM：CAM输出的feature map，将送入SAM。首先在每个通道上应用MaxPooling、AvgPooling，得到两个1*H*W的feature map，然后按通道concat起来，送入一个标准卷积层，经过激活函数之后就得到了空间注意力map，其公式表达为：
（3）
CAM和SAM，一个关注“what”，一个关注“where”，两者可以并行或者串行使用。
3、Pytorch实现
CBAM包含了个子模块：CAM和SAM，使用时，分别实例化它们，然后顺序应用在某个feature map之后即可。下面给出其Pytorch代码：
import torch
from torch import nn
class ChannelAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_planes, ratio=16):
super(ChannelAttention, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // 16, 1, bias=False)
self.relu1 = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // 16, in_planes, 1, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x))))
max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x))))
out = avg_out + max_out
return self.sigmoid(out)
class SpatialAttention(nn.Module):
def __init__(self, kernel_size=7):
super(SpatialAttention, self).__init__()
assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'
padding = 3 if kernel_size == 7 else 1
self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
self.register_buffer()
def forward(self, x):
avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
x = self.conv1(x)
return self.sigmoid(x)