JSI2性能测试报告

[b]装载效率测试[/b]
测试页面见:test/load-eff-test.html

为了测试结果更显客观,我选择了第三方类库的装载测试:
'com.yahoo.yui.*',
'net.conio.prototype.*',
'net.fckeditor.*',
'org.jquery.*',
'us.aculo.script.*'
共22个脚本文件(对于JSI来说还有诺干包定义文件)。

[code]FF2:
标记导入时间(原始方式):469,469,1047,484,484,437,469,484
同步导入时间:469,453,484,437,469,453
延迟导入时间:921,765,891,906,953,906,922
异步导入时间:859,1093,1141,1031,1641,1125,1078,1093,1157,1141

IE7:
标记导入时间:343,297,297,344,328,328
同步导入时间:281,250,235,235,234,234,250,265
延迟导入时间:922,422,406,391,391,391,407,391
异步导入时间:625,672,672,703,703,672,703,704,688[/code]


[b]运行时间测试[/b]
测试脚本管理后对新能的影响,影响因素有:全局变量和局部变量的查找时间差异,eval的脚本和script标记直接插入的脚本的可能差异。(这个测试不具有普遍性,这里我主要是测试了一下浏览器对局部变量的访问速度【JSI里面访问变量都是装载单元内的局部变量】,所以故意测试了大量局部变量访问的操作)
测试页面见:test/runtime-eff-test.html
[code]FF2:
jsiTime: 845, 927, 598, 687, 764,
scriptTime: 1432, 950, 1305, 1278, 1219,
evalTime: 1644, 1373, 1322, 1186, 1360,
execTime: 0
dscriptTime: 1432, 950, 1305, 1278, 1219,

IE7:
jsiTime: 295, 205, 157, 315, 156, 142, 375, 328, 172, 172,
scriptTime: 172, 172, 189, 140, 251, 187, 217, 203, 172, 234,
evalTime: 236, 249, 139, 172, 281, 171, 172, 108, 436, 359,
execTime: 219, 234, 314, 157, 220, 266, 204, 234, 187, 95,
dscriptTime: 187, 265, 294, 326, 187, 328, 141, 221, 127, 249, [/code]


上面的基数太小,随机误差太大,调整原始数据从新测试一遍jsiTime和scriptTime
[code]jsiTime: 576, 658, 688, 703, 611, 608,
scriptTime: 706, 608, 562, 547, 655, 657, [/code]


[b]
总结:[/b]
JSI的装载性能表现不错,完全不必计较。
托管代码的运行性能也没有太大区别,不过,因为。JSI托管脚本使用的变量基本都是装载单元内的局部变量(本地声明变量,或者外部依赖的引用或值拷贝),所以,对于FF这类局部变量比全局变量访问速度快不少的解释引擎,JSI托管脚本可以达到更好的运行效率。

[color=red]有个奇怪的问题,JSI在装载类库时,与传统模式相比,肯定增加了些额外的运算,但是,貌似JSI的同步装载模式下,装载脚本的耗时比传统模式还少(IE 表现明显)?为何?[/color]
欢迎大家对这奇怪的现象提出自己的猜想,我稍后贴出我对此问题的看法^_^
内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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