Volatile

volatile修饰的成员变量在每次被线程访问时,都强迫从主内存中重读该成员变量的值。而且当成员变量发生变化时,会强迫线程将变化值回写到主内存。这样在任何时刻,两个不同的线程总是看到某个成员变量的同一个值。   
Java语言规范中指出:为了获得最佳速度,允许线程保存共享成员变量的私有拷贝,而且只当线程进入或者离开同步代码块时才与共享成员变量的原始值对比。 这样当多个线程同时与某个对象交互时,就 必须要注意到要让线程及时的得到共享成员变量的变化 。     
volatile关键字就是提示虚拟机:对于这个成员变量不能保存它的私有拷贝,而应直接与共享成员变量交互。 在两个或者更多的线程访问的成员变量上使用volatile。当要访问的变量已在synchronized代码块中,或者为常量时,不必使用。还有一点需要注意, 由于使用volatile屏蔽掉了虚拟机中必要的代码优化 ,所以在效率上比较低,因此一定要谨慎使用此关键字。
基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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