通道-空间双注意力模块图

通道-空间双注意力模块（Channel-Spatial Dual Attention Module, CSDA）是一种结合了通道注意力机制和空间注意力机制的设计，旨在提升卷积神经网络对特征的重要性和位置分布的理解能力。以下是关于该模块的相关介绍及其实现细节。 ### 通道-空间双注意力模块简介 #### 1. 模块设计目标 CSDA模块的核心目的是通过分别建模通道维度上的重要性权重和空间维度上的关联关系来增强特征表达能力[^2]。具体而言： - **通道注意力**：捕捉全局上下文中不同通道之间的依赖关系。 - **空间注意力**：聚焦于图像的空间布局，突出显著区域。 这种双重注意机制使得模型能够在复杂场景下更有效地提取判别性特征。 #### 2. 架构描述 CSDA模块通常由两个分支组成——一个是针对通道维度的操作序列，另一个则是面向空间维度的处理流程。最终这两个分支的结果会被融合起来作为整体输出[^3]。 ##### （1）通道注意力分支 这一部分的主要工作是从输入张量中获取每条通道的重要性评分向量。实现方法一般包括但不限于以下几步操作： - 平均池化与最大池化相结合以捕获更多样化的统计特性； - 将所得特征映射送入一个多层感知器(MLP)，经过激活函数变换得到初步权值估计； - 使用Softmax规范化这些原始得分从而获得标准化后的概率分布形式表示各通道贡献度大小。 ##### （2）空间注意力分支 与此相对应的是侧重于探索像素级联系的部分。其构建思路大致如下所示： - 同样采用混合策略即同时考虑局部极值响应以及全域平均表现来进行降维压缩； - 接着把低秩表征传递至若干连续卷积核作用之下逐步恢复分辨率直至匹配原尺寸规格； - 应用Sigmoid门控机制限定范围内的实数值反映当前位置被关注的程度高低差异状况。 最后一步便是简单相乘方式将两路独立计算出来的调节因子嵌套回初始特征图内部完成整个修正过程[^4]。 ```python import torch.nn as nn class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=8): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False) self.relu1 = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self,x): avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x)))) max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x)))) out = avg_out + max_out return self.sigmoid(out) class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3,7), 'kernel size must be 3 or 7' padding = 3 if kernel_size ==7 else 1 self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self,x): avg_out = torch.mean(x,dim=1,keepdim=True) max_out,_ =torch.max(x,dim=1,keepdim=True) x_cat=torch.cat([avg_out,max_out], dim=1) att=self.conv1(x_cat) return self.sigmoid(att) class CS_Dual_Attention_Module(nn.Module): """Constructs a channel-spatial dual attention block.""" def __init__(self,in_channel): super(CS_Dual_Attention_Module,self).__init__() self.channel_attention=ChannelAttention(in_channel=in_channel) self.spatial_attention=SpatialAttention() def forward(self,x): ca_feature=x*self.channel_attention(x)+x sa_feature=ca_feature*self.spatial_attention(ca_feature)+ca_feature return sa_feature ``` 以上代码片段定义了一个基础版本的CSDA模块类结构，其中包含了必要的组件实例化声明及其对应的前馈传播路径逻辑表述[^5]。 --- ###