windows之内核对象

windows之内核对象

内核对象与内核相关,而与进程无关,它的生命周期可能要比创建它的进程时间长。它
是由操作系统内核管理的。它是一块内存块,它是一种数据结构,有相关的数据成员。
我们可以调用一些API来间接创建内核对象。
创建函数经常返回内核对象的句柄,注意句柄与创建它的进程相关。
每个进程都有一个句柄表,每一行实际是一条记录结构
比如:索引,内核数据结构内存块的地址,访问屏蔽(创建者具有完全访问权),其它位标志。
句柄值实际是放入进程句柄表中的索引。(在不同系统中有差异,在2000中它是放入句柄表中对象的字节数)

 


为了保证应用程序的健壮性,在一般情况下,不允许在另一个进程中通过Api调用在创建进程中的内核对象句柄。

内核对象的引用记数、安全标志符.....成员。
注意:SECURITY_ATTRIBUTE结构的使用。
内核对象与用户对象的区别。可以通过创建对象时候的参数SECURITY_ATRRIBUTES来区分。

注意只有当调用createFile函数时,才能将Invalidate_Handle_value与返回值比较。
其他是null/o;

注意CloseHandle(hHandle)的使用,将清空进程句柄表中指定的句柄或者说索引的记录信息。在以后将无法再次访问该内核对象
有可能造成运行时的内存泄露,但是作为资源分配分配最小单位的进程终止运行时,系统会扫描进程的句柄表,
找到相关的句柄所对应的内核对象,将内核对象的引用记数减一。如果变为0,则释放该内核对象。

跨越进程共享内核对象的必要性。
  当需要在一台机器上的两个进程之间共享数据块时,文件影射对象是你的选择。
  油箱和管道可以实现连网的不同机器之间的数据共享。
  进程内线程同步,或者进程间的线程之间,一个程序可以将它的完成情况通知另一个程序。  

### 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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