Android Bitmap压缩策略

最新推荐文章于 2025-01-21 09:36:24 发布
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分类专栏： 面试经验 Bitmap 文章标签： android bitmap
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Android_SE/article/details/104546140
版权
本文探讨了Android中为何需要高效加载Bitmap以及如何实现。由于大图可能导致内存溢出，通过设置采样率和使用BitmapFactory加载Bitmap是关键。采样率用于按比例缩小图片以减少内存占用，其值应为2的指数。通过先加载图片宽高信息，计算缩放比，再重新加载，可以避免图片拉伸模糊。高效加载流程包括设置inJustDecodeBounds为true获取宽高，计算采样率，然后重载图片。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、为什么Bitmap需要高效加载？

现在的高清大图，动辄就要好几M，而Android对单个应用所施加的内存限制，只有
小几十M，如16M，这导致加载Bitmap的时候很容易出现内存溢出。如下异常信
息，便是在开发中经常需要的：

java.lang.OutofMemoryError:bitmap size exceeds VM budget

为了解决这个问题，就出现了Bitmap的高效加载策略。其实核心思想很简单。假设
通过ImageView来显示图片，很多时候ImageView并没有原始图片的尺寸那么大，
这个时候把整个图片加载进来后再设置给ImageView，显然是没有必要的，因为
ImageView根本没办法显示原始图片。这时候就可以按一定的采样率来将图片缩小
后再加载进来，这样图片既能在ImageView显示出来，又能降低内存占用从而在一
定程度上避免OOM，提高了Bitmap加载时的性能

二、Bitmap高效加载的具体方式
1.加载Bitmap的方式

Bitmap在Android中指的是一张图片。通过BitmapFactory类提供的四类方法：
decodeFile,decodeResource,decodeStream和decodeB

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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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