基于注意力机制的faster-rcnn算法的目标检测（源码+pytorch框架）
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网络架构设计
基于注意力机制的R-CNN网络架构在传统Faster R-CNN基础上进行了创新性改进，特别融入了卷积注意力模块(CBAM)，旨在提升模型对关键特征的捕获能力和整体检测性能。这种设计巧妙地结合了注意力机制的优势，有效增强了模型对目标区域的敏感度，同时减少了背景噪声的干扰。
CBAM模块的核心设计理念是在通道和空间两个维度上依次施加注意力机制，实现对特征图的全面优化。具体而言，CBAM包含两个关键子模块：
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通道注意力模块 ：通过全局平均池化和最大池化操作，分别捕捉不同通道间的相关性，进而生成通道级别的注意力权重。这些权重反映了各个通道特征的重要性，有助于模型聚焦于最具代表性的特征。
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空间注意力模块 ：通过对特征图执行通道维度的平均池化和最大池化，获得空间维度的注意力权重。这种方法能够突出目标所在的空间位置，帮助模型更准确地定位目标区域。
CBAM模块的工作流程如下：
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输入特征图 → 通道注意力模块 → 生成通道权重 → 与原特征图相乘
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结果 → 空间注意力模块 → 生成空间权重 → 再次与特征图相乘
这种双