【UNet 改进 | 注意机制篇】UNet引入CBAM注意力机制（ECCV 2018 ），空间与通道的完美结合，二次创新

本文教的是方法，也给出几种改进方法，二次创新结构，百变不离其宗，一文带你改进自己模型，科研路上少走弯路。

前言

在医学图像分割任务中，病灶区域往往形态各异、边界模糊，且经常与周围组织的对比度较低，这要求模型具备极强的特征提取和细节辨别能力。传统的U-Net网络虽然通过跳跃连接融合了多尺度特征，但在处理复杂语义和精细边缘时仍有不足，尤其是在捕获特征时常常忽略关键的通道与空间位置信息。为了解决这些痛点，本文引入了在计算机视觉领域表现出色的 CBAM（Convolutional Block Attention Module，卷积块注意力模块）机制。CBAM 巧妙地将通道注意力（Channel Attention）和空间注意力（Spatial Attention）串联结合，通过自适应地细化特征图，同时捕获“看什么”（核心特征）和“在哪里”（精确定位）。这种创新设计不仅使得网络能够更准确地定位病灶边缘，并在抑制无关背景噪声上表现卓越，让 U-Net 模型在医学图像病灶分割上取得显著突破！

论文发表信息

• 论文标题：CBAM: Convolutional Block Attention Module
• 发表会议/期刊：ECCV 2018（计算机视觉顶会）
• 作者单位：KAIST, Lunit Inc., Adobe Research
• 核心贡献：提出了一种简单高效的前馈卷积神经网络注意力模块（CBAM），通过顺序推断通道和空间维度的注意力图并与输入特征相乘，实现自适应特征细化，能在不显著增加计算量的情况下提升模型性能。
• 论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.06521
• 代码地址：https://github.com/Jongchan/attention-module

CBAM 核心模块理论

CBAM（卷积块注意力模块）机制的核心思想在于将通道注意力和空间注意力串联，从两个维度自适应地细化中间特征图。传统的注意力机制通常只关注单个维度，而 CBAM 通过以下创新实现破局：

1. 通道注意力模块（Channel Attention）：解决“看什么”的问题。通过对输入特征图分别进行全局平均池化和全局最大池化，再经过一个共享的多层感知机（MLP），将两者结果相加后经过 Sigmoid 激活函数，生成通道注意力权重，强调包含有用信息的通道。
2. 空间注意力模块（Spatial Attention）：解决“在哪里”的问题。将通道注意力处理后的特征图，沿着通道维度分别进行平均池化和最大池化，拼接后再经过一个 7x7 的标准卷积和 Sigmoid 激活函数，生成空间注意力权重，精确定位需要关注的空间区域。

作为一个轻量化且高效的注意力模块，CBAM 能够让模型在极小的计算开销下，深度挖掘关键通道特征并精确定位病灶区域，非常适合应用于复杂的医学图像分割。

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🐴一、实战细节

⚡⚡实验结果画图

画图效果如下，代码可一键运行

画图代码：

# -*- coding: utf-8 -*-""" @Auth ：落花不写码 @File ：画图.py @IDE ：PyCharm @Motto :学习新思想，争做新青年 """importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportos plt.rcParams