View的滑动

本文详细介绍了Android中实现View滑动的三种方法:使用scrollTo/scrollBy、通过动画以及改变LayoutParams。scrollTo/scrollBy适用于内容滑动,不改变View位置;动画可以实现更复杂的滑动效果,但可能影响交互事件;改变LayoutParams适用于需要交互的View滑动。各种方法各有优缺点,开发者可根据需求选择合适的方式。

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View的滑动,用途很多,下拉刷新,通过滑动影藏和显示可以实现更多功能。主要实现方式包括一下三种:

  • 通过View本身提供的scrollTo/scrollBy方式来滑动
  • 通过动画,给View施加移动来实现滑动效果
  • 通过改变View的LayoutParams使得View重新布局,从而实现滑动

1、使用scrollTo/scrollBy

这两个方法是View自身提供的,来实现滑动效果,实现如下:
/**
*Set the scrolled position of your view. This will cause a call to
*{@link #onScrollChanged(int,int,int,int)}and the view will be invalidated
*@param x the x position to scroll to
*@param y the y position to scroll to
*/
public void scrollTo(int x,int y){
	if(mScrollX != x||mScrollY != y){
		int oldX = mScrollX;
		int oldY = mScrollY;
		mScrollX = x;
		mScrollY = y;
		invalidateParentCaches();
		onScrollChanged(mScrollX,mScrollY,oldX,oldY);
		if(!awakenScrollBars){
			postInvalidateOnAnimation();
		}
	}
}
/**
*Move the scrolled position of your view.This will cause a call to
*{@link #onScrollChanged(int,int,int,int)} and the view will be invalidated
*@param x the amount of pixels to scroll by horizontally
*@param y the amount of pixels to scroll by vertically
*/
public void scrollBy(int x,int y){
	scrollTo(mScrollX+x,mScrollY+y);
}

源码中可以看出,scrollBy还是调用了scrollTo方法,滑动过程中,内部两个重要的属性,mScrollX、mScrollY,这两个属性可以通过gerScrollx/getScrollY获取。
需要注意,mScrollX的值一直等于View左边缘和View内容左边缘的水平距离,mScrollY的值等于view上边缘和view内容上边缘的竖直距离。view的边缘是指四个顶点,view的内容边缘是指view内的内容边缘。scrollTo/scrollBy只能改变view内容的位置,而不能改变view在布局中的位置。mScrollX/mScrollY的单位为像素,且View左边缘在View内容右边缘时,mScrollX为正,反之为负。view上边缘在view内容上边缘的上边时,mScrollY为负,反之为正数。换言之,从左向右滑,mScrollX为负,反之为正,从上往下滑,mScrollY为负,反之为正。
已100像素为例,说明mScrollX/mScrollY的变化。移动view内容,而view的位置始终不变,如图:
在这里插入图片描述

2、使用动画

上面介绍的scrollTo/scrollBy来实现View的滑动,只能移动view的内容,而动画,能够让一个View移动起来。主要是操作ViewtranslationX和translationY属性,既可以采用传统的View动画,也可以采用属性动画,如果使用属性动画,为了能兼容3.0以下的版本,需要采用开源的动画库nineoldandroids(http://nineoldandroids.com/)
采用View动画示例,如下。将一个View从原始位置向右下角移动100像素。

<?mxl version=1.0” encoding="utf-8"?>
<set xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
	android:fillAfter="true"
	android:zAdjustment= "normal">
	 <translate
 		android:duration="100"
 		android:fromXDelta="0"
 		android:fromYDelta="0"
 		android:interpolator="@android:anim/linear_interpolator"
		android:toXDelta="100"
 		android:toYDelta="100">
 </set>

采用属性动画的话,示例代码如下:
ObjectAnimator.ofFloat(targetView,“translationX”,0,).setDuration(100).start();
需要注意:
1.采用动画做View的滑动,是对View的影像做操作,它不能改变view的位置参数,宽高等如果需要保留动画后的效果,fillAfter属性需要设置为true,否则,动画在完成的那一瞬间,view会恢复到原始状态。
2.通过动画移动View后,因为View的本身位置没有改变,所以移动后的View将失去原先的onClick事件,从Android3.0开始属性动画可以解决这个问题。但大多都需要兼容到android2.2.

3.改变布局参数

通过改变布局参数滑动View就是改变LayoutParams属性,如下:

	MarginLayoutParams params = (MarginLayoutParams)mButtonl.getLayoutParams();
	params.width += 100;
	params.leftMargin += 100;
	params.requestLayout();
	//或者
	mButton.setLayoutParams(params);

4.各种滑动方式的对比

1.scrollTo/scrollBy:它是View的原生方法,专门用于IV额外的滑动,它可以比较方便的实现滑动效果,且不影响内部元素的点击事件,但他的缺点是只能移动View的内容,而不能移动View本身。
2.动画:动画的话分两种情况,如果是Android3.0以上的并采用属性动画,没什么明显的缺点,但如果使用的是View动画,或者Android3.0以下使用属性动画,都不能改变View本身的属性。所以在开发中,如果动画没有用户交互的属性无所谓,但如果有交互属性则不行。
3.改变布局属性:除了使用起来比较麻烦,没什么明显缺点,它主要适用于具有交互属性的View。
总结:

  • scrollTo/scrollBy:操作简单,适用于View内容的滑动。
  • 动画:操作简单,主要适用于没有交互属性的View和实现复杂的动画效果。
  • 改变布局参数:操作稍微复杂,适用于具有交互属性的View。

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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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