ava中的元注解

本文介绍了Java中的四个元注解,包括@Retention、@Target、@Document和@Inherited。详细说明了@Retention注解的三种保留位置策略,以及@Target注解的多种作用目标,还提到了@Inherited注解可让子类继承父类中的该注解。

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java中元注解有四个: @Retention @Target @Document @Inherited;

@Retention:注解的保留位置

@Retention(RetentionPolicy.SOURCE) //注解仅存在于源码中,在class字节码文件中不包含

@Retention(RetentionPolicy.CLASS) // 默认的保留策略,注解会在class字节码文件中存在,但运行时无法获得,

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) // 注解会在class字节码文件中存在,在运行时可以通过反射获取到

@Target:注解的作用目标

@Target(ElementType.TYPE) //接口、类、枚举

@Target(ElementType.FIELD) //字段、枚举的常量

@Target(ElementType.METHOD) //方法

@Target(ElementType.PARAMETER) //方法参数

@Target(ElementType.CONSTRUCTOR) //构造函数

@Target(ElementType.LOCAL_VARIABLE)//局部变量

@Target(ElementType.ANNOTATION_TYPE)//注解

@Target(ElementType.PACKAGE) ///包

 @Document:说明该注解将被包含在javadoc中

@Inherited:说明子类可以继承父类中的该注解

### AVA 数据集简介 AVA (Atomic Visual Actions) 是由 Google 发布的一个大规模视频数据集,旨在促进对复杂场景中的多个人类行为的理解。该数据集的独特之处在于其细粒度的动作标注方式,在多个时间戳上为每个人物实例提供动作标签[^3]。 #### 数据收集过程 为了创建高质量的数据集,研究人员进行了如下工作: - **行动词汇生成**:通过分析大量电影片段来定义一组常用且具有代表性的动作类别。 - **影片和片段选取**:选择了来自不同类型的电影,并从中截取特定长度的连续帧作为样本。 - **人物边界框注解**:利用人工或半自动化工具精确地标记出每部影片中的人物位置。 - **人物链接注解**:建立同一人在相邻帧之间的对应关系以便跟踪个体的行为变化。 - **动作注解**:对于每个被标记的对象,在给定的时间窗口内赋予一个或多个人体姿态描述符。 - **训练、验证与测试集合划分**:合理分配已处理好的素材到不同的子集中以支持模型开发流程的不同阶段[^2]。 #### 获取与使用指南 官方提供了详细的 API 和教程帮助开发者获取并解析这些资源。通常情况下,访问者可以通过公开渠道下载预处理过的图像文件夹结构,其中包含原始图片(`original`)以及经过物体探测器(如 Faster R-CNN)处理后得到的目标定位信息 (`detection`)[^4]。此外还有配套表格记录了所有必要的数据字段,方便进一步的研究活动开展。 ```bash # 示例命令行操作,假设已经安装好了相应的库 pip install avakit # 假设有一个名为avakit的Python包用于处理AVA数据集 import avakit as ava dataset = ava.load_dataset('path/to/ava') print(dataset.info()) ``` 关于更深入的应用案例和技术细节,则建议参阅原版论文《AVA: A Video Dataset of Atomic Visual Actions》(arXiv:1705.08421),这是一篇全面介绍了整个项目背景、目标设定及实验结果的文章。
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