通道注意力机制（Channel Attention Mechanism, CAM）是深度学习中的一种注意力机制，主要用于增强卷积神经网络（CNN）在特征通道上的表示能力。其核心思想是通过学习不同通道之间的相关性，自适应地对每个通道的特征进行加权处理，从而聚焦于重要的特征信息并抑制不相关信息。
具体来说，通道注意力机制通常包括两个主要步骤：压缩（Squeeze）和激励（Excitation）。在压缩阶段，网络通过全局平均池化或最大池化等操作将特征图的空间维度压缩成一维向量，从而捕捉到全局信息。接下来，在激励阶段，这些压缩后的向量会被送入一个激励模块，通过非线性变换生成每个通道的权重系数。这些权重系数随后用于重新加权原始特征图，使得网络能够更加关注于重要的特征通道。
通道注意力机制已被广泛应用于计算机视觉任务中，如图像分类、目标检测和实例分割等，显著提高了模型的性能和鲁棒性。例如，SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）是第一个提出并应用通道注意力机制的模型，它通过Squeeze-and-Excitation块实现了这一机制，并在多个基准测试中取得了优异的成绩。
此外，通道注意力机制还可以与其他注意力机制结合使用，如空间注意力机制（Spatial Attention Mechanism），以进一步提升模型的表现力和准确性。
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