YOLOv9改进策略【卷积层】| 利用MobileNetv4中的UIB、ExtraDW优化RepNCSPELAN4

2024-08-24 22:44
文章标签 优化 卷积 策略 改进 yolov9 repncspelan4 mobilenetv4 uib extradw

本文主要是介绍YOLOv9改进策略【卷积层】| 利用MobileNetv4中的UIB、ExtraDW优化RepNCSPELAN4，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、本文介绍

本文记录的是利用ExtraDW优化YOLOv9中的RepNCSPELAN4，详细说明了优化原因，注意事项等。ExtraDW是MobileNetv4模型中提出的新模块，允许以低成本增加网络深度和感受野，具有ConvNext和IB的组合优势。可以在提高模型精度的同时降低一定量的模型参数。

文章目录

  • 一、本文介绍
  • 二、UIB介绍
    • 2.1 UIB结构设计
    • 2.2 ExtraDW结构组成
    • 2.3 ExtraDW特点
  • 三、ExtraDW的实现代码
  • 四、添加步骤
    • 4.1 修改common.py
      • 4.1.1 基础模块1
      • 4.1.2 创新模块2⭐
    • 4.2 修改yolo.py
  • 五、yaml模型文件
    • 5.1 模型改进版本一
    • 5.2 模型改进版本二⭐
  • 六、成功运行结果

二、UIB介绍

Universal Inverted Bottleneck（UIB）通用反向瓶颈结构。

2.1 UIB结构设计

  1. 基于MobileNetV4

    • UIB建立在MobileNetV4之上，即采用深度可分离卷积和逐点扩展及投影的反向瓶颈结构。
    • 在反向瓶颈块（IB）中引入两个可选的深度可分离卷积，一个在扩展层之前，另一个在扩展层和投影层之间。

  2. UIB有四种可能的实例化形式：

    • Inverted Bottleneck (IB)：对扩展后的特征激活进行空间混合，以增加成本为代价提供更大的模型容量。
    • ConvNext：通过在扩展之前进行空间混合，使用更大的核尺寸实现更便宜的空间混合。
    • ExtraDW：文中引入的新变体，允许以低成本增加网络深度和感受野，具有ConvNext和IB的组合优势。
    • FFN：由两个1x1逐点卷积（PW）组成的栈，中间有激活和归一化层。

在这里插入图片描述

2.2 ExtraDW结构组成

结构组成：

  • 在IB块中加入两个可选的深度可分离卷积，一个在扩展层之前，另一个在扩展层和投影层之间。

2.3 ExtraDW特点

  1. 灵活性：

    • 在每个网络阶段，可以灵活地进行空间和通道混合的权衡调整，根据需要扩大感受野，并最大化计算利用率，增强模型对输入特征的感知能力。

  2. 效率提升：

    • 提供了一种廉价增加网络深度和感受野的方式。相比其他结构，它在增加网络深度和感受野的同时，不会带来过高的计算成本。
    • 在论文中，与其他注意力机制结合时，能有效提高模型的运算强度，减少内存访问需求，从而提高模型效率。

论文：http://arxiv.org/abs/2404.10518
源码：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/official/vision/modeling/backbones/mobilenet.py

三、ExtraDW的实现代码

ExtraDW模块的实现代码如下：参考代码


def conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, groups=1, bias=False, norm=True, act=True):conv = nn.Sequential()padding = (kernel_size - 1) // 2conv.append(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, bias=bias, groups=groups))if norm:conv.append(nn.BatchNorm2d(out_channels))if act:conv.append(nn.ReLU6())return convclass UniversalInvertedBottleneckBlock(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, start_dw_kernel_size, middle_dw_kernel_size, middle_dw_downsample,stride, expand_ratio):"""An inverted bottleneck block with optional depthwises.Referenced from here https://github.com/tensorflow/models/blob/master/official/vision/modeling/layers/nn_blocks.py"""super(UniversalInvertedBottleneckBlock, self).__init__()# starting depthwise convself.start_dw_kernel_size = start_dw_kernel_sizeif self.start_dw_kernel_size:stride_ = stride if not middle_dw_downsample else 1self._start_dw_ = conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=start_dw_kernel_size, stride=stride_, groups=in_channels, act=False)# expansion with 1x1 convsexpand_filters = make_divisible(in_channels * expand_ratio, 8)self._expand_conv = conv2d(in_channels, expand_filters, kernel_size=1)# middle depthwise convself.middle_dw_kernel_size = middle_dw_kernel_sizeif self.middle_dw_kernel_size:stride_ = stride if middle_dw_downsample else 1self._middle_dw = conv2d(expand_filters, expand_filters, kernel_size=middle_dw_kernel_size, stride=stride_, groups=expand_filters)# projection with 1x1 convsself._proj_conv = conv2d(expand_filters, out_channels, kernel_size=1, stride=1, act=False)# expand depthwise conv (not used)# _end_dw_kernel_size = 0# self._end_dw = conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=_end_dw_kernel_size, stride=stride, groups=in_channels, act=False)def forward(self, x):if self.start_dw_kernel_size:x = self._start_dw_(x)# print("_start_dw_", x.shape)x = self._expand_conv(x)# print("_expand_conv", x.shape)if self.middle_dw_kernel_size:x = self._middle_dw(x)# print("_middle_dw", x.shape)x = self._proj_conv(x)# print("_proj_conv", x.shape)return x

四、添加步骤

4.1 修改common.py

此处需要修改的文件是models/common.py

common.py中定义了网络结构的通用模块，我们想要加入新的模块就只需要将模块代码放到这个文件内即可。

4.1.1 基础模块1

模块改进方法1️⃣：直接加入UniversalInvertedBottleneckBlock模块。
将上方的实现代码粘贴到common.py文件夹下，UniversalInvertedBottleneckBlock模块添加后如下：

在这里插入图片描述

注意❗：在4.2小节中的yolo.py文件中需要声明的模块名称为：UniversalInvertedBottleneckBlock。

4.1.2 创新模块2⭐

模块改进方法2️⃣：基于UniversalInvertedBottleneckBlock的RepNCSPELAN4。

相较方法一中的直接插入UIB模块，利用UIB模块对卷积等其他模块进行改进，其新颖程度会更高一些，训练精度可能会表现的更高。

第二种改进方法是对YOLOv9中的RepNCSPELAN4模块进行改进。UIB 中的ExtraDW模块与 RepNCSPELAN4 结合后，可以为YOLOv9提供更丰富的特征表示，更好地调整特征的空间分布和通道信息，使得模型能够更有效地聚焦于目标相关的特征，减少无关信息的干扰，进而提高检测精度。

改进代码如下：

class UIBRepNCSPELAN4(nn.Module):# csp-elandef __init__(self, c1, c2, c3, c4, c5=1):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansionsuper().__init__()self.c = c3//2self.cv1 = Conv(c1, c3, 1, 1)self.cv2 = nn.Sequential(RepNCSP(c3//2, c4, c5), UniversalInvertedBottleneckBlock(c4, c4, 3, 3, True, 1, 6))self.cv3 = nn.Sequential(RepNCSP(c4, c4, c5), UniversalInvertedBottleneckBlock(c4, c4, 5, 3, True, 1, 4))self.cv4 = Conv(c3+(2*c4), c2, 1, 1)def forward(self, x):y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1))y.extend((m(y[-1])) for m in [self.cv2, self.cv3])return self.cv4(torch.cat(y, 1))def forward_split(self, x):y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))y.extend(m(y[-1]) for m in [self.cv2, self.cv3])return self.cv4(torch.cat(y, 1))

在这里插入图片描述

注意❗：在4.2小节中的yolo.py文件中需要声明的模块名称为：UIBRepNCSPELAN4。

4.2 修改yolo.py

此处需要修改的文件是models/yolo.py

yolo.py用于函数调用，我们只需要将common.py中定义的新的模块名添加到parse_model函数下即可。

UniversalInvertedBottleneckBlock模块以及UIBRepNCSPELAN4模块添加后如下：

在这里插入图片描述

五、yaml模型文件

5.1 模型改进版本一

在代码配置完成后，配置模型的YAML文件。

此处以models/detect/yolov9-c.yaml为例，在同目录下创建一个用于自己数据集训练的模型文件yolov9-c-UIB.yaml。

将yolov9-c.yaml中的内容复制到yolov9-c-UIB.yaml文件下，修改nc数量等于自己数据中目标的数量。
在骨干网络中，将四个RepNCSPELAN4模块替换成UniversalInvertedBottleneckBlock模块，注意修改函数中的参数。还需要注意的是，由于PAN+FPN的颈部模型结构存在，层之间的匹配也要记得修改，维度要匹配上。

# YOLOv9# parameters
nc: 1  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()# anchors
anchors: 3# YOLOv9 backbone
backbone:[[-1, 1, Silence, []],  # conv down[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 1-P1/2# conv down[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 2-P2/4# elan-1 block[-1, 1, UniversalInvertedBottleneckBlock, [256, 0, 3, True, 1, 2]],  # 3  修改此处# avg-conv down[-1, 1, ADown, [256]],  # 4-P3/8# elan-2 block[-1, 1, UniversalInvertedBottleneckBlock, [512, 0, 3, True, 1, 2]],  # 5  修改此处# avg-conv down[-1, 1, ADown, [512]],  # 6-P4/16# elan-2 block[-1, 1, UniversalInvertedBottleneckBlock, [512, 5, 3, True, 1, 4]],  # 7  修改此处# avg-conv down[-1, 1, ADown, [512]],  # 8-P5/32# elan-2 block[-1, 1, UniversalInvertedBottleneckBlock, [512, 5, 3, True, 1, 4]],  # 9  修改此处]# YOLOv9 head
head:[# elan-spp block[-1, 1, SPPELAN, [512, 256]],  # 10# up-concat merge[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 7], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 13# up-concat merge[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 5], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]],  # 16 (P3/8-small)# avg-conv-down merge[-1, 1, ADown, [256]],[[-1, 13], 1, Concat, [1]],  # cat head P4# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 19 (P4/16-medium)# avg-conv-down merge[-1, 1, ADown, [512]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 22 (P5/32-large)# multi-level reversible auxiliary branch# routing[5, 1, CBLinear, [[256]]], # 23[7, 1, CBLinear, [[256, 512]]], # 24[9, 1, CBLinear, [[256, 512, 512]]], # 25# conv down[0, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 26-P1/2# conv down[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 27-P2/4# elan-1 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 28# avg-conv down fuse[-1, 1, ADown, [256]],  # 29-P3/8[[23, 24, 25, -1], 1, CBFuse, [[0, 0, 0]]], # 30  # elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 31# avg-conv down fuse[-1, 1, ADown, [512]],  # 32-P4/16[[24, 25, -1], 1, CBFuse, [[1, 1]]], # 33 # elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 34# avg-conv down fuse[-1, 1, ADown, [512]],  # 35-P5/32[[25, -1], 1, CBFuse, [[2]]], # 36# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 37# detection head# detect[[31, 34, 37, 16, 19, 22], 1, DualDDetect, [nc]],  # DualDDetect(A3, A4, A5, P3, P4, P5)]

5.2 模型改进版本二⭐

此处同样以models/detect/yolov9-c.yaml为例，在同目录下创建一个用于自己数据集训练的模型文件yolov9-c-UIB-2.yaml。

将yolov9-c.yaml中的内容复制到yolov9-c-UIB-2.yaml文件下，修改nc数量等于自己数据中目标的数量。

📌 模型的修改方法是将骨干网络中的所有RepNCSPELAN4模块替换成UIBRepNCSPELAN4模块。

# YOLOv9# parameters
nc: 1  # number of classes
depth_multiple: 1.0  # model depth multiple
width_multiple: 1.0  # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()# anchors
anchors: 3# YOLOv9 backbone
backbone:[[-1, 1, Silence, []],  # conv down[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 1-P1/2# conv down[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 2-P2/4# elan-1 block[-1, 1, UIBRepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 3  修改此处# avg-conv down[-1, 1, ADown, [256]],  # 4-P3/8# elan-2 block[-1, 1, UIBRepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 5  修改此处# avg-conv down[-1, 1, ADown, [512]],  # 6-P4/16# elan-2 block[-1, 1, UIBRepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 7  修改此处# avg-conv down[-1, 1, ADown, [512]],  # 8-P5/32# elan-2 block[-1, 1, UIBRepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 9  修改此处]# YOLOv9 head
head:[# elan-spp block[-1, 1, SPPELAN, [512, 256]],  # 10# up-concat merge[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 7], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 13# up-concat merge[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 5], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]],  # 16 (P3/8-small)# avg-conv-down merge[-1, 1, ADown, [256]],[[-1, 13], 1, Concat, [1]],  # cat head P4# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 19 (P4/16-medium)# avg-conv-down merge[-1, 1, ADown, [512]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 22 (P5/32-large)# multi-level reversible auxiliary branch# routing[5, 1, CBLinear, [[256]]], # 23[7, 1, CBLinear, [[256, 512]]], # 24[9, 1, CBLinear, [[256, 512, 512]]], # 25# conv down[0, 1, Conv, [64, 3, 2]],  # 26-P1/2# conv down[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 27-P2/4# elan-1 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 128, 64, 1]],  # 28# avg-conv down fuse[-1, 1, ADown, [256]],  # 29-P3/8[[23, 24, 25, -1], 1, CBFuse, [[0, 0, 0]]], # 30  # elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 256, 128, 1]],  # 31# avg-conv down fuse[-1, 1, ADown, [512]],  # 32-P4/16[[24, 25, -1], 1, CBFuse, [[1, 1]]], # 33 # elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 34# avg-conv down fuse[-1, 1, ADown, [512]],  # 35-P5/32[[25, -1], 1, CBFuse, [[2]]], # 36# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]],  # 37# detection head# detect[[31, 34, 37, 16, 19, 22], 1, DualDDetect, [nc]],  # DualDDetect(A3, A4, A5, P3, P4, P5)]

六、成功运行结果

分别打印网络模型可以看到UniversalInvertedBottleneckBlock模块和UIBRepNCSPELAN4已经加入到模型中，并可以进行训练了。

yolov9-c-UIB：

	                 from  n    params  module                                  arguments                     0                -1  1         0  models.common.Silence                   []                            1                -1  1      1856  models.common.Conv                      [3, 64, 3, 2]                 2                -1  1     73984  models.common.Conv                      [64, 128, 3, 2]               3                -1  1    102144  models.common.UniversalInvertedBottleneckBlock[128, 256, 0, 3, True, 1, 2]  4                -1  1    164352  models.common.ADown                     [256, 256]                    5                -1  1    400896  models.common.UniversalInvertedBottleneckBlock[256, 512, 0, 3, True, 1, 2]  6                -1  1    656384  models.common.ADown                     [512, 512]                    7                -1  1   2138624  models.common.UniversalInvertedBottleneckBlock[512, 512, 5, 3, True, 1, 4]  8                -1  1    656384  models.common.ADown                     [512, 512]                    9                -1  1   2138624  models.common.UniversalInvertedBottleneckBlock[512, 512, 5, 3, True, 1, 4]  10                -1  1    656896  models.common.SPPELAN                   [512, 512, 256]               11                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          12           [-1, 7]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           13                -1  1   3119616  models.common.RepNCSPELAN4              [1024, 512, 512, 256, 1]      14                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          15           [-1, 5]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           16                -1  1    912640  models.common.RepNCSPELAN4              [1024, 256, 256, 128, 1]      17                -1  1    164352  models.common.ADown                     [256, 256]                    18          [-1, 13]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           19                -1  1   2988544  models.common.RepNCSPELAN4              [768, 512, 512, 256, 1]       20                -1  1    656384  models.common.ADown                     [512, 512]                    21          [-1, 10]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           22                -1  1   3119616  models.common.RepNCSPELAN4              [1024, 512, 512, 256, 1]      23                 5  1    131328  models.common.CBLinear                  [512, [256]]                  24                 7  1    393984  models.common.CBLinear                  [512, [256, 512]]             25                 9  1    656640  models.common.CBLinear                  [512, [256, 512, 512]]        26                 0  1      1856  models.common.Conv                      [3, 64, 3, 2]                 27                -1  1     73984  models.common.Conv                      [64, 128, 3, 2]               28                -1  1    212864  models.common.RepNCSPELAN4              [128, 256, 128, 64, 1]        29                -1  1    164352  models.common.ADown                     [256, 256]                    30  [23, 24, 25, -1]  1         0  models.common.CBFuse                    [[0, 0, 0]]                   31                -1  1    847616  models.common.RepNCSPELAN4              [256, 512, 256, 128, 1]       32                -1  1    656384  models.common.ADown                     [512, 512]                    33      [24, 25, -1]  1         0  models.common.CBFuse                    [[1, 1]]                      34                -1  1   2857472  models.common.RepNCSPELAN4              [512, 512, 512, 256, 1]       35                -1  1    656384  models.common.ADown                     [512, 512]                    36          [25, -1]  1         0  models.common.CBFuse                    [[2]]                         37                -1  1   2857472  models.common.RepNCSPELAN4              [512, 512, 512, 256, 1]       38[31, 34, 37, 16, 19, 22]  1  21542822  DualDDetect                             [1, [512, 512, 512, 256, 512, 512]]
yolov9-c-UIB summary: 764 layers, 49004454 parameters, 49004422 gradients, 224.6 GFLOPs

在将UniversalInvertedBottleneckBlock模块替换RepNCSPELAN4模块后，模型参数量和计算量均有减少，更加轻量。

yolov9-c-UIB-2：

                 from  n    params  module                                  arguments                     0                -1  1         0  models.common.Silence                   []                            1                -1  1      1856  models.common.Conv                      [3, 64, 3, 2]                 2                -1  1     73984  models.common.Conv                      [64, 128, 3, 2]               3                -1  1    231808  models.common.UIBRepNCSPELAN4           [128, 256, 128, 64, 1]        4                -1  1    164352  models.common.ADown                     [256, 256]                    5                -1  1    901888  models.common.UIBRepNCSPELAN4           [256, 512, 256, 128, 1]       6                -1  1    656384  models.common.ADown                     [512, 512]                    7                -1  1   3031552  models.common.UIBRepNCSPELAN4           [512, 512, 512, 256, 1]       8                -1  1    656384  models.common.ADown                     [512, 512]                    9                -1  1   3031552  models.common.UIBRepNCSPELAN4           [512, 512, 512, 256, 1]       10                -1  1    656896  models.common.SPPELAN                   [512, 512, 256]               11                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          12           [-1, 7]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           13                -1  1   3119616  models.common.RepNCSPELAN4              [1024, 512, 512, 256, 1]      14                -1  1         0  torch.nn.modules.upsampling.Upsample    [None, 2, 'nearest']          15           [-1, 5]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           16                -1  1    912640  models.common.RepNCSPELAN4              [1024, 256, 256, 128, 1]      17                -1  1    164352  models.common.ADown                     [256, 256]                    18          [-1, 13]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           19                -1  1   2988544  models.common.RepNCSPELAN4              [768, 512, 512, 256, 1]       20                -1  1    656384  models.common.ADown                     [512, 512]                    21          [-1, 10]  1         0  models.common.Concat                    [1]                           22                -1  1   3119616  models.common.RepNCSPELAN4              [1024, 512, 512, 256, 1]      23                 5  1    131328  models.common.CBLinear                  [512, [256]]                  24                 7  1    393984  models.common.CBLinear                  [512, [256, 512]]             25                 9  1    656640  models.common.CBLinear                  [512, [256, 512, 512]]        26                 0  1      1856  models.common.Conv                      [3, 64, 3, 2]                 27                -1  1     73984  models.common.Conv                      [64, 128, 3, 2]               28                -1  1    212864  models.common.RepNCSPELAN4              [128, 256, 128, 64, 1]        29                -1  1    164352  models.common.ADown                     [256, 256]                    30  [23, 24, 25, -1]  1         0  models.common.CBFuse                    [[0, 0, 0]]                   31                -1  1    847616  models.common.RepNCSPELAN4              [256, 512, 256, 128, 1]       32                -1  1    656384  models.common.ADown                     [512, 512]                    33      [24, 25, -1]  1         0  models.common.CBFuse                    [[1, 1]]                      34                -1  1   2857472  models.common.RepNCSPELAN4              [512, 512, 512, 256, 1]       35                -1  1    656384  models.common.ADown                     [512, 512]                    36          [25, -1]  1         0  models.common.CBFuse                    [[2]]                         37                -1  1   2857472  models.common.RepNCSPELAN4              [512, 512, 512, 256, 1]       38[31, 34, 37, 16, 19, 22]  1  21542822  DualDDetect                             [1, [512, 512, 512, 256, 512, 512]]
yolov9-c-UIB-2 summary: 1058 layers, 51420966 parameters, 51420934 gradients, 241.5 GFLOPs

这篇关于YOLOv9改进策略【卷积层】| 利用MobileNetv4中的UIB、ExtraDW优化RepNCSPELAN4的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1103814。

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《Java嵌套for循环优化方案分享》介绍了Java中嵌套for循环的优化方法,包括减少循环次数、合并循环、使用更高效的数据结构、并行处理、预处理和缓存、算法优化、尽量减少对象创建以及本地变量优化,通... 目录Java 嵌套 for 循环优化方案1. 减少循环次数2. 合并循环3. 使用更高效的数据结构4
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