总结下 UITextViewDelegate 代理的每个方法

#总结下 UITextViewDelegate 代理的每个方法


extension ViewController: UITextViewDelegate{
    /*
     几乎所有操作都会触发textViewDidChangeSelection,包括点击文本框、增加内容删除内容
     执行率高于 textViewDidBeginEditing 代理 也高于 UIKeyboardWillShowNotification 通知
     */
    func textViewDidChangeSelection(_ textView: UITextView) {
        print("\t textViewDidChangeSelection 几乎所有操作都会触发")
    }
    ///是否可以开始编辑
    func textViewShouldBeginEditing(_ textView: UITextView) -> Bool {
        print("\t textViewShouldBeginEditing 是否可以开始编辑")
        return true
    }
    ///是否可以结束编辑
    func textViewShouldEndEditing(_ textView: UITextView) -> Bool {
        print("\t textViewShouldEndEditing 是否可以结束编辑")
        return true
    }
    /// 开始编辑
    func textViewDidBeginEditing(_ textView: UITextView) {
        print("\t textViewDidBeginEditing 开始编辑")
    }
    /// 结束编辑
    func textViewDidEndEditing(_ textView: UITextView) {
        print("\t textViewDidEndEditing 结束编辑")
    }
    /// 编辑过程中触发
    func textViewDidChange(_ textView: UITextView) {
        print("\t textViewDidChange 编辑过程中触发")
    }
    /// 编辑过程中触发,是否将 变更的内容 写入textView
    func textView(_ textView: UITextView, shouldChangeTextIn range: NSRange, replacementText text: String) -> Bool {
        print("\t 变更范围 \(range.length) \(range.location) - 变更内容 \(text)")
        return true
    }
    
    func textView(_ textView: UITextView, shouldInteractWith URL: URL, in characterRange: NSRange) -> Bool {
        print("\t shouldInteractWith \(URL)")
        return true
    }
    func textView(_ textView: UITextView, shouldInteractWith textAttachment: NSTextAttachment, in characterRange: NSRange) -> Bool {
        print("\t shouldInteractWith \(textAttachment)")
        return true
    }
    
    @available(iOS 10.0, *)
    func textView(_ textView: UITextView, shouldInteractWith URL: URL, in characterRange: NSRange, interaction: UITextItemInteraction) -> Bool {
        print("\t shouldInteractWith \(URL)")
        return true
    }
    @available(iOS 10.0, *)
    func textView(_ textView: UITextView, shouldInteractWith textAttachment: NSTextAttachment, in characterRange: NSRange, interaction: UITextItemInteraction) -> Bool {
        print("\t shouldInteractWith \(textAttachment)")
        return true
    }
}

转载于:https://my.oschina.net/asjoker/blog/794320

<think>好的,用户想了解RCAB模块在图像超分辨率任务中的作用和原理。首先,我需要回忆一下RCAB的相关知识。RCAB全称是Residual Channel Attention Block,应该是在残差块的基础上加入了通道注意力机制。这通常用于提升超分辨率模型的性能。 记得残差块(Residual Block)在ResNet中被广泛使用,通过跳跃连接缓解梯度消失的问题,帮助训练更深的网络。而通道注意力机制,比如SENet中的Squeeze-and-Excitation模块,能够自动学习各个通道的重要性,增强有用的特征,抑制不重要的。RCAB可能结合了这两者。 接下来,需要确认RCAB的具体结构。根据常见的设计,RCAB可能包含多个卷积层,然后是通道注意力模块,最后通过残差连接相加。这样可以在提取特征的同时,动态调整各通道的权重,让网络更关注重要的信息。 在超分辨率任务中,RCAB的作用应该是增强高频细节的恢复,比如边缘和纹理,这对于提升图像清晰度至关重要。同时,通道注意力机制能有效利用通道间的依赖关系,优化特征表达,从而提升重建质量。 应用场景方面,RCAB可能被用于如EDSR、RCAN等超分辨率模型中。这些模型通常堆叠多个RCAB模块,通过深层的网络结构逐步恢复高分辨率图像。特别是在处理大倍数超分辨率(如4x、8x)时,RCAB能帮助保持细节,减少模糊。 还需要考虑RCAB的优势。比如,通过残差学习简化了优化过程,而通道注意力则增强了特征的区分能力。这可能使得模型在计算资源有限的情况下仍能保持高效,同时提升性能。 需要验证这些信息是否正确。参考用户提供的资料,引用[1]提到多尺度卷积和特征融合,引用[2]提到信息交互和注意力机制。虽然没有直接提到RCAB,但通道注意力属于注意力机制的一种,符合引用中的信息。因此可以推断RCAB的应用场景这些模块类似,用于特征提取和优化。 总结来说,RCAB的作用是通过残差结构和通道注意力机制,有效提取并优化特征,提升超分辨率重建的质量。应用场景包括各种基于深度学习的超分辨率模型,特别是在需要恢复细节和高效利用特征时。</think>RCAB(Residual Channel Attention Block)模块在图像超分辨率任务中主要用于**增强特征表达能力并优化高频细节恢复**,其核心原理是通过残差学习通道注意力机制的结合,动态调整特征通道的重要性权重。 ### 作用原理分步说明: 1. **残差学习框架** RCAB基于残差块(Residual Block)设计,包含两个卷积层和激活函数,通过跳跃连接(Skip Connection)将输入输出相加。这种方式缓解了梯度消失问题,支持更深的网络训练,公式为: $$F(x) = H(x) + x$$ 其中$H(x)$为残差函数,$x$为输入特征。 2. **通道注意力机制** 在残差块后引入通道注意力模块(Channel Attention Module),通过全局平均池化(Global Average Pooling)统计通道特征,并利用全连接层生成通道权重: $$w_c = \sigma(W_2 \cdot \delta(W_1 \cdot \text{GAP}(x)))$$ 其中$\sigma$为Sigmoid函数,$\delta$为ReLU,$W_1$和$W_2$为全连接层参数。最终输出特征为各通道加权后的结果: $$x' = w_c \cdot x$$ 该机制使网络自动关注对重建更重要的特征通道[^1]。 3. **多尺度特征融合** RCAB常多尺度特征提取模块结合(如引用[1]中提到的多尺度卷积层),通过不同感受野的卷积核捕获低频和高频信息,再利用通道注意力筛选关键特征,减少冗余计算,提升重建效率。 ### 应用场景 - **单图像超分辨率(SISR)**:如RCAN(Residual Channel Attention Networks)模型,通过堆叠多个RCAB模块恢复高分辨率图像的细节[^2]。 - **多模态超分辨率融合**:在红外可见光图像融合任务中,RCAB用于增强跨模态特征的表征能力,保留边缘和纹理信息[^1]。 - **轻量超分辨率网络**:由于通道注意力可抑制无效特征,RCAB在减少计算量的同时保持性能,适用于移动端部署。 ### 示例模型结构 ```python class RCAB(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.ca = ChannelAttention(channels) # 通道注意力模块 def forward(self, x): res = self.conv1(x) res = F.relu(res) res = self.conv2(res) res = self.ca(res) # 通道加权 return x + res # 残差连接 ```
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