Universal Image Loader 学习笔记-图片显示选项

本文详细介绍了UIL中图片加载配置的各个选项,包括加载过程中的占位图设置、缓存策略、图片处理方法及自定义处理器等内容。通过这些配置可以灵活调整图片加载行为,满足不同场景需求。

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UIL除了唯一一次的全局配置之外,在每次提交一个图片显示任务时,都可以定制等多的选项。当然,如果不进行定制的话,将采用全局配置中的默认显示选项。

使用

DisplayImageOptions options = new DisplayImageOptions.Builder()

        .showImageOnLoading(com.ylf.uil.R.mipmap.ic_launcher)//图片加载期间的占位图,优先
        .showImageOnLoading(Drawable.createFromPath(""))//图片加载期间的占位图

        .showImageForEmptyUri(com.ylf.uil.R.mipmap.ic_launcher)//图片的URI为NULL或者空字符串,优先
        .showImageForEmptyUri(Drawable.createFromPath(""))//图片的URI为NULL或者空字符串

        .showImageOnFail(com.ylf.uil.R.mipmap.ic_launcher)//图片加载失败时的占位图,优先
        .showImageOnFail(Drawable.createFromPath(""))//图片加载失败时的占位图

        .resetViewBeforeLoading(true)//图片开始加载之前,是否重置为NULL

        .cacheInMemory(true)//加载到的图片是否缓存到内存

        .cacheOnDisk(true)//加载到的图片是否缓存到硬盘

        //解码图片为Bitmap时,定义了缩放尺寸时使用此参数,默认值:IN_SAMPLE_POWER_OF_2
        .imageScaleType(ImageScaleType.IN_SAMPLE_POWER_OF_2)

        .bitmapConfig(Bitmap.Config.ARGB_8888)//为图片解码时设置Bitmap.Config,默认值:ARGB_8888

        /**
         * 注意:inSampleSize不被考虑,类库根据imageScaleType计算合适的采样率;
         * 注意:和bitmapConfig重叠???
         */
        .decodingOptions(new BitmapFactory.Options())

        .delayBeforeLoading(1000)//开始图片加载任务之前的延迟时间,默认无延迟

        /**
         * 设置辅助对象,将被传递给ImageDownloader.getStream()
         */
        .extraForDownloader(new ImageDownloader() {
            @Override
            public InputStream getStream(String imageUri, Object extra) throws IOException {
                return null;
            }
        })

        .considerExifParams(true)//是否考虑JPEG的 可交换图像文件 的参数(旋转,翻转)

        /**
         * 被缓存到内存之前处理图片
         */
        .preProcessor(new BitmapProcessor() {
            @Override
            public Bitmap process(Bitmap bitmap) {
                return null;
            }
        })

        /**
         * 已缓存到内存中的图片,在显示之前处理图片
         */
        .postProcessor(new BitmapProcessor() {
            @Override
            public Bitmap process(Bitmap bitmap) {
                return null;
            }
        })

        /**
         * 为图片加载任务设置显示器
         */
        .displayer(new BitmapDisplayer() {
            @Override
            public void display(Bitmap bitmap, ImageAware imageAware, LoadedFrom loadedFrom) {

            }
        })

        .handler(new Handler())//设置自定义Handler,用来显示图片和出发监听器事件ImageLoadingListener
        .build();
ImageLoader.getInstance().displayImage(imageView, uri, imageOptions);

未完待续

### 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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