内容概要：本文展示了带有CBAM注意力机制改进的U-Net架构模型的具体实现，使用PyTorch作为深度学习库。文中定义了ChannelAttention（信道注意力）和SpatialAttention（空间注意力）这两个重要子模块来提高模型对特征的理解力。接下来，还描述了网络不同层次之间的下采样、跳跃连接以及最后输出部分所使用的特定操作细节。最后，给出了模型实例化及简单调用的方法，并测试了随机生成的数据样本输出维度验证模型搭建正确无误。 适合人群：本教程主要适用于有一定机器学习或深度学习基础，并初步掌握PyTorch环境配置的相关开发者和技术爱好者，同时也非常适合从事医学影像分析或其他图像处理相关科研工作的专业研究人员用来进行项目实践探索。 使用场景及目标：这个模型可以应用于各种需要精确识别对象轮廓的任务如细胞计数检测、皮肤病灶边界分割等方面；其核心目的就是利用深度卷积神经网络提取图像特征，并借助注意力机制提升特征表达质量从而改善最终预测精度。 其他说明：此项目不仅限于二分类任务，只要调整相应的类别数即能应对多类别的情况，此外还允许用户选择不同的采样方式以适应更多种分辨率的图片处理需求。

该资源包含基于U-Net模型的医学图像分割任务完整代码及不同注意力机制（如SENet、Spatial Attention、CBAM）下的训练结果。资源实现了数据预处理、模型定义、训练与验证循环，以及结果评估与可视化，提供了详细的实验记录与性能对比（如Accuracy、Dice系数、IoU等关键指标）。代码结构清晰，易于复现和扩展，适用于医学图像分割研究和U-Net模型改进的开发者与研究者参考。 在人工智能领域，图像分割技术一直是一个备受关注的研究方向，特别是在医学图像分析中，精确的图像分割对于疾病的诊断和治疗具有重要的意义。ISIC（International Skin Imaging Collaboration）项目提供了大量的皮肤病医学图像，这对于研究和开发图像分割模型提供了宝贵的资源。UNet作为卷积神经网络（CNN）的一种变体，在医学图像分割领域表现出了优异的性能，尤其是它的结构特别适合小样本学习，并且能够捕捉图像的上下文信息。 本研究利用UNet模型对ISIC提供的皮肤病医学图像进行了分割，并在此基础上加入了注意力机制，包括SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）、CBAM（Convolutional Block Attention Module）等，以进一步提升模型性能。注意力机制在深度学习中的作用是模拟人类视觉注意力，通过赋予网络模型关注图像中重要特征的能力，从而提高任务的准确性。SENet通过调整各个特征通道的重要性来增强网络的表现力，而CBAM则更加细致地关注到特征的二维空间分布，为网络提供了更加丰富和准确的注意力。 研究结果表明，在引入了这些注意力机制后，模型的分割准确率达到了96%，这显著高于没有使用注意力机制的原始UNet模型。这样的成果对于医学图像的精确分割具有重要的意义，能够帮助医生更准确地识别和分析病灶区域，从而为疾病的诊断和治疗提供科学依据。 本资源提供了一套完整的医学图像分割任务代码，涵盖了数据预处理、模型定义、训练与验证循环、结果评估和可视化等关键步骤。代码结构设计清晰，方便开发者复现和对模型进行扩展，不仅对医学图像分割的研究人员有帮助，同时也对那些想要深入学习图像分割的AI爱好者和学生有着极大的教育价值。 通过对比不同注意力机制下的训练结果，研究者可以更深入地理解各种注意力机制对模型性能的具体影响。实验记录详细记录了各个模型的关键性能指标，如准确率（Accuracy）、Dice系数、交并比（IoU）等，这些都是评估分割模型性能的常用指标。通过这些指标，研究者不仅能够评估模型对图像分割任务的整体性能，还能够从不同维度了解模型在各个方面的表现，从而为进一步的模型优化提供指导。 这份资源对于那些希望通过实践来学习和深入理解医学图像分割以及U-Net模型改进的研究人员和开发人员来说，是一份宝贵的资料。它不仅包含了实现高精度医学图像分割模型的代码，还提供了如何通过引入先进的注意力机制来提升模型性能的实践经验。

融合CBAM通道注意力机制的YOLOv5-v6.1版本源码

CBAM注意力机制的MatLab代码实现，感兴趣的可以下载看看，代码分模块封装好了，简单易用！

注意力机制代码

0积分，为了辅助我的博文上传的资料，CSDN不要给我随意变动下载积分！！！对应博文【深度学习】CBAM注意力机制

CBAM: Convolutional Block Attention Module，CBAM是2018年ECCV上的一篇论文CBAM: Convolutional Block Attention Module中提出的基于注意力机制的卷积网络模型。BAM是2018年BMVC上的一篇论文BAM: Bottleneck Attention Module中提出的基于注意力机制的网络模型。 CBAM网络的核心思想是提出了CBAM模块。该模块对输入先经过通道注意力模块，和输入相乘后再经过空间注意力模块，和输入再次相乘后得到调整参数的注意力特征图

CBAM.PyTorch 论文：CBAM的非官方实现者：卷积块注意模块 介绍 这些代码是用于纸张的重新实现版本：CBAM：卷积块注意模块 Woo S，Park J，Lee JY等。 CBAM：卷积块注意模块 结构 CBAM概述。 该模块具有两个连续的子模块：通道和空间。 中间特征图通过我们的模块（CBAM）在深度网络的每个卷积块上进行自适应调整。 要求 Python3 PyTorch 0.4.1 tensorboardX（可选） 火炬网 预训练模型（可选） 结果 我们仅在ImageNet-1K中测试了四个模型，训练集和验证集都缩放到256（最小边），仅使用Mirror和RandomResizeCrop作为训练数据扩充，在验证过程中，我们使用中心裁剪获得224x224补丁。 ImageNet-1K 楷模 验证（Top-1） 验证（前5名） ResNet50 74.26 91

注意力机制使用；卷积神经网络的变体keras实现

CBAM-Keras 这是实现。 该存储库还包括，因此您可以在基本的CNN模型，带有CBAM块的基本模型和带有SE块的基本模型之间进行训练和比较。 CBAM：卷积块注意模块 CBAM提出了一个称为“卷积块注意模块”（CBAM）块的体系结构单元，以通过使用注意机制来提高表示能力：关注重要特征并抑制不必要的特征。 该研究可以被认为是的后代和改进。 CBAM_block的图 每个注意子模块图 ImageNet-1K上的分类结果 先决条件 Python 3.x 凯拉斯 准备数据集 该存储库使用数据集。 当您运行训练脚本时，数据集将被自动下载。 （请注意，您不能使用Cifar10数据集运行Inception系列模型，因为当Cifar10为32时，Inception系列模型中可用的最小输入大小为139。因此，请尝试将Inception系列模型与其他数据集一起使用。） CBAM_block和SE_b