jQuery Lazy Load 图片延迟加载

基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。

对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。

版本
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项

需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src 与 data-original 相同,则只是一个特效而已,并不达到延迟加载的功能。

使用方法

 

载入 JavaScript 文件

[html]  view plain copy
 
  1. <script src="jquery.js"></script>   
  2. <script src="jquery.lazyload.js"></script>   

修改 HTML 代码中需要延迟加载的 IMG 标签

 

[html]  view plain copy
 
  1. <!--   
  2. 将真实图片地址写在 data-original 属性中,而 src 属性中的图片换成占位符的图片(例如 1x1 像素的灰色图片或者 loading 的 gif 图片)   
  3. 添加 class="lazy" 用于区别哪些图片需要延时加载,当然你也可以换成别的关键词,修改的同时记得修改调用时的 jQuery 选择器   
  4. 添加 width 和 height 属性有助于在图片未加载时占满所需要的空间   
  5. -->   
  6. <img class="lazy" src="grey.gif" data-original="example.jpg" width="640" heigh="480">  

调用 Lazy Load

[javascript]  view plain copy
 
  1. $('img.lazy').lazyload();  

参数说明

名称默认值说明
containerwindow父容器。延迟加载父容器中的图片。
event'scroll'触发加载的事件
effect'show'加载使用的动画效果,如 show, fadeIn, slideDown 等 jQuery 自带的效果,或者自定义动画。
effectspeedundefined动画时间。作为 effect 的参数使用:effect(effectspeed)
data_attribute'original'真实图片地址的 data 属性后缀
threshold0灵敏度。默认为 0 表示当图片出现在显示区域中的立即加载显示;设为整数表示图片距离 x 像素进入显示区域时进行加载;设为负数表示图片进入显示区域 x 像素时进行加载。
failure_limit0容差范围。页面滚动时,Lazy Load 会遍历延迟加载的图片,检查是否在显示区域内,默认找到第 1 张不可见的图片时,就终止遍历。因为 Lazy Load 认为图片的排序是与 HTML 中的代码中的排序相同,但是也可能会出现例外,通过该值来扩大容差范围。
skip_invisibletrue跳过隐藏的图片。图片不可见时(如 display:none),不强制加载。
appearnull图片加载时的事件 (Function),有 2 个参数:elements_left(未加载的图片数量)、settings(lazyload 的参数)
loadnull图片加载后的事件 (Function),有 2 个参数,同 appear 。

 

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### 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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