CBAM+Resnet和SENet+Resnet都是深度学习中用于图像分类任务的优秀模型。其中，CBAM是一种注意力机制模块，可以自适应地学习不同空间尺度下通道和空间注意力权重，从而提高特征表示的判别能力；SENet则是一种通道注意力机制，通过学习每个通道的重要性权重，进一步增强了特征的表达能力。
CBAM+Resnet源码和SENet+Resnet源码可以帮助你更好地理解这些模型的实现细节，并且可以基于这些代码进行进一步的研究和实验。这些代码可以通过Github等代码托管平台获取，包括网络模型定义、数据处理、训练和测试等部分。同时，这些代码也提供了各种参数设置和可视化工具，方便你进行模型调试和结果分析。
如果你对图像分类任务、深度学习算法感兴趣，那么CBAM+Resnet源码和SENet+Resnet源码都是非常有价值的资源。通过阅读这些代码，你可以学习到一些深度学习模型的实现技巧和注意力机制的应用方法。
