装饰器进阶

使用装饰器修复技术wraps

from functools import wraps

def wrapper(func):
    @wraps(func)
    def inner(*args, **kwargs):
        print("在被装饰函数之前要做的事")
        ret = func(*args, **kwargs)
        print("在被装饰函数之后要做的事")
        return ret
    return inner

@wrapper
def test(param):
    print(123)
    return param

ret = test("ABC")
print(ret)
print(test.__name__)  # 结果为test,如果不使用wraps,结果为inner

带参数的装饰器

from functools import wraps

flag = False  # 可以说是控制装饰器是否工作

def wrapper_out(flag):
    def wrapper(func):
        @wraps(func)
        def inner(*args, **kwargs):
            if flag:
                print("在被装饰函数之前要做的事")
                ret = func(*args, **kwargs)
                print("在被装饰函数之后要做的事")
                return ret
            else:
                return func(*args, **kwargs)
        return inner
    return wrapper

@wrapper_out(flag)
def test(param):
    print(123)
    return param

ret = test("ABC")
print(ret)

多个装饰器装饰一个函数

from functools import wraps

def wrapper1(func):
    @wraps(func)
    def inner(*args, **kwargs):
        print("wrapper1:before")
        ret = func(*args, **kwargs)
        print("wrapper1:after")
        return ret
    return inner

def wrapper2(func):
    @wraps(func)
    def inner(*args, **kwargs):
        print("wrapper2:before")
        ret = func(*args, **kwargs)
        print("wrapper2:after")
        return ret
    return inner

@wrapper1
@wrapper2
def test1(param):
    print(123)
    return param

print(test1("ABC"))

 

转载于:https://www.cnblogs.com/believepd/p/9570813.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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