【目标检测】yolov7改进系列：主干网络中添加CBAM注意力机制网络

1.CBAM注意力机制介绍

理论来源：
https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf

Convolutional Block Attention Module (CBAM)由两个模块构成，分别为通道注意力（CAM）和空间注意力模块（SAM），CAM可以使网络关注图像的前景，使网络更加关注有意义的GT区域，而SAM可以让网络关注到整张图片中富含上下文信息的位置。

这两个模块即插即用，建议串行加入到网络中（很多实验证明串行比并行好，但我认为，具体情况要具体分析，不同数据集结果会不同，不断尝试，哪个效果好就用哪个），下面的展示的代码是串行方法。

2.修改代码

第一步修改common.py

在common.py增加代码：

class ChannelAttention(nn.Module):