关注点分离

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关注点分离是日常生活和生产中广泛使用的解决复杂问题的一种系统思维方法。大体思路是,先将复杂问题做合理的分解,再分别仔细研究问题的不同侧面(关注点),最后综合各方面的结果,合成整体的解决方案。在概念上分割整体以使实体个体化的观点可以追溯到柏拉图。柏拉图把探究自然比作在关节处切割自然,窍门在于要找到关节,不要像生疏的屠夫那样把关节切得粉碎。庄子在庖丁解牛寓言中也阐释了类似的真知灼见。 作为最重要的计算思维原则之一,关注点分离是计算科学和软件工程在长期实践中确立的一项方法论原则。此原则在业界更多的时候以分而治之的面目出现,即将整体看成为部分的组合体并对各部分分别加以处理。模块化是其中最有代表性的具体设计原则之一。

简介

关注点分离(Separation of concerns,SOC)是对只与“特定概念、目标”(关注点)相关联的软件组成部分进行“标识、封装和操纵”的能力,即标识、封装和操纵关注点的能力。是处理复杂性的一个原则。由于关注点混杂在一起会导致复杂性大大增加,所以能够把不同的关注点分离开来,分别处理就是处理复杂性的一个原则,一种方法。
关注点分离是面向对象的程序设计的核心概念。分离关注点使得解决特定领域问题的代码从业务逻辑中独立出来,业务逻辑的代码中不再含有针对特定领域问题代码的调用(将针对特定领域问题代码抽象化成较少的程式码,例如将代码封装成function或是class),业务逻辑同特定领域问题的关系通过侧面来封装、维护,这样原本分散在在整个应用程序中的变动就可以很好的管理起来。 [1]

实作

面向对象设计,或编程语言提供的模组化提供开发人员选用的SOC机制。例如,C#,C++,Delphi和 Java等面向对象的编程语言可以将关注点分解为物件,像 MVC 或 MVP这样的架构设计模式,将内容从呈现和数据处理(模型)与内容分开。服务导向的设计可将关注点分解为服务。诸如 C 和 Pascal 之类的程序式编程语言可将关注点分成程序或功能。面向方面的编程语言可以将关注点分解为方面和对象。
在许多其他领域,例如城市规划、建筑,分离关注点也是一个重要的设计原则。目标是更有效地理解,设计和管理许多功能相互依存的复杂系统,以便功能可以重用,独立于其他功能进行优化,并且避免其他功能的潜在故障。常见的例子包括将一个空间分隔成多个房间,这样一个房间的活动不会影响其他房间的人;或是配电将炉子保持在一个电路,而灯光则保持在另一个电路上,这样炉子的超载就不会影响灯光。房间分隔的例子显示了封装,其中一个房间内的资讯(无论有多混乱)不会用于其他房间,除非通过界面(门是接口)。电路的例子表明,一个模组内部的活动是一个电力消费者附加的电路,不会影响不同模块中的活动,因此每个模组不会额外去关注另一个模块发生的情况。

面向对象程序设计

面向对象程序设计(英语:Object-oriented programming,缩写:OOP)是种具有对象概念的程序编程典范,同时也是一种程序开发的抽象方针。它可能包含数据、属性、代码与方法。对象则指的是类的实例。它将对象作为程序的基本单元,将程序和数据封装其中,以提高软件的重用性、灵活性和扩展性,对象里的程序可以访问及经常修改对象相关连的数据。在面向对象程序编程里,计算机程序会被设计成彼此相关的对象。
面向对象程序设计可以看作一种在程序中包含各种独立而又互相调用的对象的思想,这与传统的思想刚好相反:传统的程序设计主张将程序看作一系列函数的集合,或者直接就是一系列对计算机下达的指令。面向对象程序设计中的每一个对象都应该能够接受数据、处理数据并将数据传达给其它对象,因此它们都可以被看作一个小型的“机器”,即对象。目前已经被证实的是,面向对象程序设计推广了程序的灵活性和可维护性,并且在大型项目设计中广为应用。此外,支持者声称面向对象程序设计要比以往的做法更加便于学习,因为它能够让人们更简单地设计并维护程序,使得程序更加便于分析、设计、理解。反对者在某些领域对此予以否认。
当我们提到面向对象的时候,它不仅指一种程序设计方法。它更多意义上是一种程序开发方式。在这一方面,我们必须了解更多关于面向对象系统分析和面向对象设计(Object Oriented Design,简称OOD)方面的知识。许多流行的编程语言是面向对象的,它们的风格就是会透由对象来创出实例。
重要的面向对象编程语言包含Common Lisp、Python、C++、Objective-C、Smalltalk、Delphi、Java、Swift、C#、Perl、Ruby与PHP等。 [2]

### Swin Transformer 论文精读:Hierarchical Vision Transformer Using Shifted Windows Swin Transformer 是一种基于视觉的分层 Transformer 模型,其核心创新在于通过 **Shifted Window-based Self-Attention** 实现了线性计算复杂度,同时能够生成多尺度特征表示。这种方法在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的性能提升 [^2]。 #### 核心架构概述 Swin Transformer 的整体结构分为多个阶段(Stage),每个阶段包含多个 Swin Transformer Block。这些块使用 **窗口化自注意力机制** 和 **移位窗口策略** 来实现高效计算并捕捉长距离依赖关系。 - **分层特征提取** 类似于传统卷积神经网络(如 ResNet),Swin Transformer 采用分层设计来逐步降低空间分辨率并增加通道维度。这种设计允许模型从局部到全局地构建特征表示。 - **窗口划分与移位窗口机制** 在每个 Swin Transformer Block 中,输入特征图被划分为不重叠的窗口,并在这些窗口内执行自注意力计算。为了增强跨窗口的信息交互,在下一个 Block 中对窗口进行移位操作(Shifted Windows)。这种方式既减少了计算量,又保持了模型对全局信息的感知能力 [^1]。 ```python # 窗口划分伪代码示例 def window_partition(x, window_size): B, H, W, C = x.shape # 将图像划分为多个窗口 x = tf.reshape(x, shape=[B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C]) windows = tf.transpose(x, perm=[0, 1, 3, 2, 4, 5]) return tf.reshape(windows, shape=[-1, window_size, window_size, C]) # 移位窗口伪代码 def shifted_window_attention(x, window_size, shift_size): B, H, W, C = x.shape # 对特征图进行滚动操作以实现窗口移位 x = tf.roll(x, shift=(-shift_size, -shift_size), axis=(1, 2)) return window_partition(x, window_size) ``` #### 自注意力机制优化 传统的 Vision TransformerViT)在整个图像上应用自注意力机制,导致计算复杂度为 $O(n^2)$,其中 $n$ 是图像块的数量。而 Swin Transformer 通过将注意力限制在局部窗口内,将复杂度降低到 $O(n)$,使其适用于高分辨率图像处理 [^4]。 此外,移位窗口机制确保了相邻窗口之间的信息流动,从而避免了局部注意力带来的信息隔离问题。这种设计使得 Swin Transformer 能够在保持计算效率的同时实现全局建模能力。 #### 实验结果与性能优势 Swin Transformer 在多个视觉任务中表现出色: - **ImageNet 分类任务**:Swin-Tiny、Swin-Small、Swin-Base 和 Swin-Large 四种变体均在 ImageNet-1K 上实现了优于其他 Transformer 主干网络的 Top-1 准确率。 - **COCO 目标检测**:在 COCO 数据集上,Swin Transformer 在 Faster R-CNN 框架下达到了 SOTA 性能,mAP 超过之前的最佳方法。 - **ADE20K 语义分割**:在 ADE20K 数据集上,Swin Transformer 作为编码器也取得了领先的 mIoU 指标 [^2]。 #### 消融实验分析 论文还进行了详细的消融研究,验证了以下几个关键组件的有效性: - **窗口大小的影响**:较大的窗口有助于捕捉更广泛的上下文,但会增加计算开销。 - **移位窗口的重要性**:实验证明,移位机制可以显著提升模型性能,尤其是在长距离依赖任务中。 - **不同层级的设计**:通过对比不同层级深度和通道配置,论文展示了如何平衡精度与效率 [^3]。 ---
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