文档/视图结构

本文档介绍了MFC中的文档类、单文档和多文档的概念,以及视图类的作用。文档类基于CDocument派生,用于管理应用程序数据。单文档和多文档分别对应单一窗口和多个子窗口展示不同文档。视图类作为用户与文档交互的媒介,一个视图只能显示一个文档内容,而一个文档可以有多个视图呈现。

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一、文档类

文档就是被逻辑组合在一起的数据,包括文本、图形、图像和一些表格数据之类的。

程序中文档是基于文档类的对象定义的,文档类是由MFC中的CDocument类派生而来的,这种方式处理的应用程序数据使MFC能够提供标准机制来管理作为整体的应用程序数据集合。

二、单文档和多文档

单文档:所谓单文档就是只有一个主窗口,由CFramewnd派生而来。

多文档:有且只有一个主窗口,可以在主窗口中打开多个子窗口,每一个子窗口对应不同的文档。

三、视图类

视图就是在屏幕上的一个映像,简而言之,就是你在屏幕上看到的东西,可通过视图看到文档,也可通过视图来改变文档,也就是充当用户和文档之间的介质。(用户可根据视图类观看文档类以及修改文档类)

  • 文档/视图/框架结构

视图对象和显示视图的窗口是不同的。视图相当于一个没有边框的窗口,显示视图的窗口为框架窗口。简单的说:我们可以把视图比作成一张白纸,显示视图可比作白纸上的一个区域,你只能对这块区域内中的部分进行操作,并且也只能看到这块区域内的东西。

注意:一个文档类可以有多个视图类,但一个视图只能显示一个文档。

比方:你一个文档可以通过不同的视图来看,但你一个视图只能显示一个文档的内容,其他文档的内容你是看不到的。

### 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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