XUtils的view模块

本文介绍了一种使用xUtils库中的ViewUtils模块简化Android应用开发的方法。通过注解,可以实现视图组件的自动绑定及事件处理,避免了传统的findViewById和setOnClickListener的使用,提高了开发效率。
/**
 * xutils的viewutils模块 完全注解方式就可以进行UI的绑定和事件的绑定,无需使用findviewbyid和setonclick
 * */
public class MainActivity extends Activity {
    //相当于是findviewbyid
    @ViewInject(R.id.textview)
    private TextView textView;
    @ViewInject(R.id.button1)
    private Button button;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);
        // 注入view和事件
        ViewUtils.inject(this);
        textView.setText("你好");
        textView.setTextColor(Color.parseColor("#be3131"));
        button.setText("按钮");

    }

    //给控件添加点击事件
    @OnClick(value = { R.id.textview, R.id.button1 })
    public void myClick(View v) {
        switch (v.getId()) {
        case R.id.textview:
            Toast.makeText(MainActivity.this, "textview被点击", 0).show();
            break;

        case R.id.button1:
            Toast.makeText(MainActivity.this, "button被点击", 0).show();
            break;
        }
    }
}

这里写图片描述

### YOLOv11 `nn/modules/utils.py` 文件中的模块内容及功能 在 YOLOv11 的项目中,`nn/modules/utils.py` 文件通常包含一些辅助功能的实现,这些功能支持模型的构建、推理和优化。以下是该文件可能包含的模块及其功能的详细说明: #### 1. **卷积层与批归一化层融合** - **功能描述:** 提供了将卷积层 (`Conv2d`) 和批量归一化层 (`BatchNorm2d`) 融合的功能。这种融合可以在推理阶段减少计算开销并加速推理过程。 - **关键函数:** ```python def fuse_conv_and_bn(conv: nn.Conv2d, bn: nn.BatchNorm2d) -> nn.Conv2d: # 将 BN 参数合并到 Conv 中 w = conv.weight mean = bn.running_mean var_sqrt = torch.sqrt(bn.running_var + bn.eps) beta = bn.weight gamma = bn.bias if conv.bias is not None: b = conv.bias else: b = mean.new_zeros(mean.shape) w = w * (beta / var_sqrt).reshape([conv.out_channels, 1, 1, 1]) b = (b - mean) / var_sqrt * beta + gamma fused_conv = nn.Conv2d(conv.in_channels, conv.out_channels, conv.kernel_size, conv.stride, conv.padding, bias=True) fused_conv.weight = nn.Parameter(w) fused_conv.bias = nn.Parameter(b) return fused_conv ``` - **作用:** 在模型导出或推理时,通过融合操作减少模型参数数量,从而提高推理效率[^3]。 #### 2. **多尺度变形注意力机制** - **功能描述:** 实现了多尺度变形注意力机制,这是一种高级注意力机制,能够自适应地选择特征图的不同位置进行加权聚合。 - **关键函数:** ```python def multi_scale_deformable_attn_pytorch(value: torch.Tensor, value_spatial_shapes: torch.Tensor, sampling_locations: torch.Tensor, attention_weights: torch.Tensor) -> torch.Tensor: # 多尺度变形注意力的核心逻辑 N, Len_q, _ = query.shape N, Len_in, _ = value.shape assert sum(Len_s for Len_s in value_spatial_shapes) == Len_in value_list = value.split([H_ * W_ for H_, W_ in value_spatial_shapes], dim=1) sampling_grids = 2 * sampling_locations - 1 output = value.new_zeros(N, Len_q, embed_dims) for idx, (H_, W_) in enumerate(value_spatial_shapes): value_l_ = value_list[idx].flatten(2).transpose(1, 2).reshape(N * num_heads, embed_dims // num_heads, H_, W_) attn_weight = attention_weights[:, :, :, idx].view(N * num_heads, 1, Len_q, num_levels, num_points, 1) output += attn_map * value_l_[..., None] return output ``` - **作用:** 支持更复杂的特征提取需求,特别是在处理多尺度目标检测任务时,能够显著提升模型对复杂场景的适应能力[^4]。 #### 3. **模型信息打印** - **功能描述:** 提供了打印模型结构、参数量和层数等信息的功能,便于调试和分析模型。 - **关键函数:** ```python def model_info(model: nn.Module): n_p = sum(x.numel() for x in model.parameters()) # 参数总数 n_g = sum(x.numel() for x in model.parameters() if x.requires_grad) # 可训练参数总数 layers = [(name, type(layer), layer.shape) for name, layer in model.named_parameters()] print(f"Model Summary: {len(list(model.modules()))} layers, {n_p} parameters, {n_g} gradients") return layers ``` - **作用:** 帮助开发者快速了解模型的规模和结构,为模型优化提供参考[^1]。 #### 4. **TTA 推理增强** - **功能描述:** 实现了测试时数据增强(Test-Time Augmentation, TTA),通过多视角输入提升推理精度。 - **关键函数:** ```python def tta_inference(model: nn.Module, img: torch.Tensor, augmentations: List[Dict]): outputs = [] for aug in augmentations: augmented_img = apply_augmentation(img, aug) output = model(augmented_img) outputs.append(output) return ensemble(outputs) ``` - **作用:** 在推理阶段通过多种变换(如翻转、缩放)增强输入数据的多样性,从而提高模型的预测精度。 #### 5. **模型解析** - **功能描述:** 提供了从配置文件解析模型结构的功能,支持灵活定义和初始化模型。 - **关键函数:** ```python def parse_model(cfg: Dict, ch: int) -> nn.Sequential: anchors, nc, gd, gw = cfg['anchors'], cfg['nc'], cfg.get('depth_multiple', 1.0), cfg.get('width_multiple', 1.0) layers, save, c2 = [], [], ch[-1] for i, (f, n, m, args) in enumerate(cfg['backbone'] + cfg['head']): m = eval(m) if isinstance(m, str) else m for j, a in enumerate(args): try: args[j] = eval(a) if isinstance(a, str) else a except NameError: pass n = max(round(n * gd), 1) if n > 1 else n if m is nn.Conv2d: c1, c2 = ch[f], args[0] c2 = make_divisible(c2 * gw, 8) elif m is Bottleneck: c2 = args[0] args = [c2, *args[1:]] if len(args) > 1: args[1] = make_divisible(args[1] * gw, 8) elif m is C2f: c2 = args[0] args = [c2, *args[1:]] if len(args) > 1: args[1] = make_divisible(args[1] * gw, 8) m_ = nn.Sequential(*[m(*args) for _ in range(n)]) if n > 1 else m(*args) layers.append(m_) ch.append(c2) if i in cfg['head']: save.append(i) return nn.Sequential(*layers), sorted(save) ``` - **作用:** 根据配置文件动态生成模型结构,支持灵活调整模型参数和拓扑[^2]。 --- ###
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