Java概述什么是Java？Java是一种编程语言和计算平台，由SunMicrosystems在1995年首次发布。它从微末起步，逐渐发展为当今数字世界中很大一部分资产所依赖的基础，是用于构建许多服务和应用程序的可靠平台。面向未来的创新产品和数字服务也仍然依赖Java。尽管大多数现代Java应用程序将Java运行时和应用程序结合在一起，但是，如果没有安装桌面Java，许多应用程序，甚至一些网站，将无法正常运行。Java.com网站用于帮助其桌面应用程序可能仍需要使用Java（具体而言，应用程序要使用Java8）的使用者。开发人员以及想了解Java编程的用户应访问 dev.java 网站来获得更
Java概述什么是Java？Java是一种编程语言和计算平台，由SunMicrosystems在1995年首次发布。它从微末起步，逐渐发展为当今数字世界中很大一部分资产所依赖的基础，是用于构建许多服务和应用程序的可靠平台。面向未来的创新产品和数字服务也仍然依赖Java。尽管大多数现代Java应用程序将Java运行时和应用程序结合在一起，但是，如果没有安装桌面Java，许多应用程序，甚至一些网站，将无法正常运行。Java.com网站用于帮助其桌面应用程序可能仍需要使用Java（具体而言，应用程序要使用Java8）的使用者。开发人员以及想了解Java编程的用户应访问 dev.java 网站来获得更
Java的集合体系 Java集合可分为两大体系：Collection和Map1.常见的Java集合如下： Collection接口：单列数据，定义了存取一组对象的方法的集合List：元素有序(指的是存取时，与存放顺序保持一致)、可重复的集合Set：元素无序、不可重复的集合Map接口：双列数据，保存具有映射关系“key-value对”的集合，根据元素的key访问value 2.集合中线程安全的集合和线程不安全的集合线程安全的：Hashtable：比HashMap多了个线程安全。ConcurrentHashMap:是一种高效但是线程安全的集合。Vector：比Arraylist多了个
Java的集合体系 Java集合可分为两大体系：Collection和Map1.常见的Java集合如下： Collection接口：单列数据，定义了存取一组对象的方法的集合List：元素有序(指的是存取时，与存放顺序保持一致)、可重复的集合Set：元素无序、不可重复的集合Map接口：双列数据，保存具有映射关系“key-value对”的集合，根据元素的key访问value 2.集合中线程安全的集合和线程不安全的集合线程安全的：Hashtable：比HashMap多了个线程安全。ConcurrentHashMap:是一种高效但是线程安全的集合。Vector：比Arraylist多了个
本文所涉及到的yolov5网络为6.1版本（6.0-6.2均适用）yolov5加入注意力机制模块的三个标准步骤（适用于本文中的任何注意力机制）1.common.py中加入注意力机制模块2.yolo.py中增加对应的注意力机制关键字3.yaml文件中添加相应模块注：所有注意力机制的添加方法都是一致的，加入注意力机制是否有效的关键在于注意力机制添加的位置，本文提供两种常用常用方法。注：需要下列所有注意力机制已经改好的代码版本及yaml文件（到手即用），请私聊我（免费）目录1.CBAM注意力机制2.SE注意力机制3.ECA注意力注意力机制4.CA注意力注意力机制5.SimAM注意力机制6.Shuff
本文所涉及到的yolov5网络为6.1版本（6.0-6.2均适用）yolov5加入注意力机制模块的三个标准步骤（适用于本文中的任何注意力机制）1.common.py中加入注意力机制模块2.yolo.py中增加对应的注意力机制关键字3.yaml文件中添加相应模块注：所有注意力机制的添加方法都是一致的，加入注意力机制是否有效的关键在于注意力机制添加的位置，本文提供两种常用常用方法。注：需要下列所有注意力机制已经改好的代码版本及yaml文件（到手即用），请私聊我（免费）目录1.CBAM注意力机制2.SE注意力机制3.ECA注意力注意力机制4.CA注意力注意力机制5.SimAM注意力机制6.Shuff
目录0.添加方法1.SE1.1SE1.2C3-SE2.CBAM2.1CBAM2.2C3-CBAM3.ECA3.1ECA3.2C3-ECA4.CA4.1CA4.2C3-CA0.添加方法主要步骤：（1）在models/common.py中注册注意力模块（2）在models/yolo.py中的parse_model函数中添加注意力模块（3）修改配置文件yolov5s.yaml（4）运行yolo.py进行验证各个注意力机制模块的添加方法类似，各注意力模块的修改参照SE。本文添加注意力完整代码：https://github.com/double-vin/yolov5_attention1.SESquee
目录0.添加方法1.SE1.1SE1.2C3-SE2.CBAM2.1CBAM2.2C3-CBAM3.ECA3.1ECA3.2C3-ECA4.CA4.1CA4.2C3-CA0.添加方法主要步骤：（1）在models/common.py中注册注意力模块（2）在models/yolo.py中的parse_model函数中添加注意力模块（3）修改配置文件yolov5s.yaml（4）运行yolo.py进行验证各个注意力机制模块的添加方法类似，各注意力模块的修改参照SE。本文添加注意力完整代码：https://github.com/double-vin/yolov5_attention1.SESquee
常规卷积操作会对输入各个通道做卷积，然后对个通道的卷积结果进行求和，这种操作将卷积学习到的空间特征和通道特征混合在一起；而SE模块就是为了抽离这种混杂，让模型直接学习通道特征。SE模块显式地建模特征通道之间的相互依赖关系，通过学习的方式获取每个channel的重要程度，然后依照这个重要程度来对各个通道上的特征进行加权，从而突出重要特征，抑制不重要的特征。简单说就是训练一组权重，对各个channel的特征图加权。本质上，SE模块是在channel维度上做attention或者gating操作，这种注意力机制让模型可以更加关注重要的channel的特征。SE模块可以轻松的移植到其他网络架构，能够以
常规卷积操作会对输入各个通道做卷积，然后对个通道的卷积结果进行求和，这种操作将卷积学习到的空间特征和通道特征混合在一起；而SE模块就是为了抽离这种混杂，让模型直接学习通道特征。SE模块显式地建模特征通道之间的相互依赖关系，通过学习的方式获取每个channel的重要程度，然后依照这个重要程度来对各个通道上的特征进行加权，从而突出重要特征，抑制不重要的特征。简单说就是训练一组权重，对各个channel的特征图加权。本质上，SE模块是在channel维度上做attention或者gating操作，这种注意力机制让模型可以更加关注重要的channel的特征。SE模块可以轻松的移植到其他网络架构，能够以
