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空间注意力模块

其核心思路是：对输入的特征图进行处理，生成一个与特征图尺寸相同的空间注意力权重图（每个位置的权重表示该位置的重要程度），然后将权重图与原始特征图进行逐元素相乘，使重要空间位置的特征得到增强，不重要的被弱化。

CBAM中的空间注意力模块：

• 输入经过通道注意力加权后的特征图。

• 对特征图沿通道维度进行最大池化和平均池化，得到两个单通道特征图（分别保留通道维度的最大响应和平均响应）。

• 将两个单通道特征图拼接，通过一个卷积层（通常为1×1卷积）压缩通道数至1，再经sigmoid激活函数生成空间注意力权重图。

• 最后将权重图与输入特征图相乘，输出空间增强后的特征图。