Vue中Props

Props:

  • Props是你可以在组件上注册一些自定义的attribute;

  • 父组件给这些attribute赋值,子组件通过attribute的名称获取到对应的值;

Props有两种常见的用法:

  • 方式一:字符串数组,数组中的字符串就是attribute的名称;

  • 方式二:对象类型,对象类型我们可以在指定attribute名称的同时,指定它需要传递的类型、是否是必须的、默认值等等;

Props的数组用法

Person.vue

<template>
    <!--组件的结构-->
    <p>姓名:{{name}}</p>
    <p>年龄:{{age}}</p>
</template>
<script>
   //组件交互相关的js代码
   export default{
            name:'Person',
            props:["name","age"],
            data(){
                return {
                }
            },
   }
</script>

<style>
   /*组件的样式 */
   p{
    color:red;
   }
</style>

App.vue

<template>
  <div>
      <Person name="张三" age="21"/>
      <hr/>
      <Person name="李四" age="20"/>
  </div>
</template>

<script>
import Person from './components/Person.vue'
export default {
  name:'App',
  data() {
      return {
          
      };
  },
  components:{
      Person,
  },
};
</script>

<style lang="scss" scoped>

</style>

效果:  

Props的对象用法

数组用法中我们只能说明传入的attribute的名称,并不能对其进行任何形式的限制,接下来我们来看一下对象的写法是如何让我们的props变得更加完善的。

当使用对象语法的时候,我们可以对传入的内容限制更多:

  • 比如指定传入的attribute的类型

  • 比如指定传入的attribute是否是必传的

  • 比如指定没有传入时,attribute的默认值

 props:{
     name:{
         type:String,
         required:true,
         default:'无名氏'
     },
      age:{
            type:Number,
            required:true,
         },
},

 那么type的类型都可以是:String 、Number 、Boolean 、Array 、Object 、Date 、Function 、Symbol。

Prop 名字格式

        如果一个 prop 的名字很长,应使用 camelCase 形式,因为它们是合法的 JavaScript 标识符,可以直接在模板的表达式中使用,也可以避免在作为属性 key 名时必须加上引号。

### 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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