深度学习基于PyTorch的SSPCAB模块设计：多分支卷积与通道空间注意力机制在图像分类中的应用

内容概要：本文介绍了一个改进的卷积神经网络模块SSPCAB及其应用。SSPCAB模块包括多分支卷积、通道注意力机制和空间注意力机制。多分支卷积使用不同大小的卷积核进行特征提取，通道注意力机制通过自适应平均池化、降维、升维和激活函数计算通道权重，空间注意力机制则对多尺度特征图进行融合并计算空间权重。最后通过残差连接将输入与加权后的特征相加。文中还展示了如何将SSPCAB模块集成到Swin Transformer模型中，并调整分类头以适应新的类别数量。; 适合人群：对深度学习有一定了解，特别是熟悉PyTorch框架和卷积神经网络的开发者或研究人员。; 使用场景及目标：①研究和改进卷积神经网络的特征提取能力；②探索通道和空间注意力机制在提升模型性能方面的作用；③学习如何在现有模型中集成自定义模块； 阅读建议：读者应具备一定的PyTorch编程基础，理解卷积神经网络的基本概念。在阅读过程中，可以尝试复现代码，理解各部分的功能，并根据自己的需求调整参数。