CAB:通道注意力模块

CAB（Channel Attention Block） 是一种通道注意力模块，通常用于计算机视觉任务中，特别是在图像恢复、超分辨率、去噪等任务中。它的核心思想是通过学习通道之间的依赖关系，自适应地调整每个通道的特征响应，从而增强模型对重要特征的提取能力。