java中Class对象详解和类名.class, class.forName(), getClass()区别

本文介绍了Java中生成Class对象的三种常见方式:类名.class、Class.forName和对象的getClass方法,并通过示例程序展示了每种方式的具体效果及内部机制。

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Class对象的生成方式如下:

  • 1.类名.class 说明: JVM将使用类装载器, 将类装入内存(前提是:类还没有装入内存),不做类的初始化工作.返回Class的对象

  • 2.Class.forName(“类名字符串”) (注:类名字符串是包名+类名) 说明:装入类,并做类的静态初始化,返回Class的对象

  • 3.实例对象.getClass() 说明:对类进行静态初始化、非静态初始化;返回引用运行时真正所指的对象(因为:子对象的引用可能会赋给父对象的引用变量中)所属的类的Class的对象

通过下面的程序,来观察一下Class对象的生成的原理。

package ClassTest;
 
public class TestClass {
	public static void main(String[] args) {
 
		try {
			// 测试.class
			@SuppressWarnings("rawtypes")
			Class testTypeClass = TestClassType.class;
			System.out.println("testTypeClass---" + testTypeClass);
 
			// 测试Class.forName()
			@SuppressWarnings("rawtypes")
			Class testTypeForName = Class.forName("ClassTest.TestClassType");
			System.out.println("testTypeForName---" + testTypeForName);
 
			// 测试Object.getClass()
			TestClassType testTypeGetClass = new TestClassType();
			System.out.println("testTypeGetClass---"
					+ testTypeGetClass.getClass());
 
		} catch (ClassNotFoundException e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}
	}
 
}
package ClassTest;
 
public class  TestClassType {
 
	// 构造函数
	public TestClassType() {
		System.out.println("----构造函数---");
	}
 
	// 静态的参数初始化
	static {
		System.out.println("---静态的参数初始化---");
	}
 
	// 非静态的参数初始化
	{
		System.out.println("----非静态的参数初始化---");
	}
 
}

testTypeClass—class ClassTest.TestClassType
—静态的参数初始化—
testTypeForName—class ClassTest.TestClassType
----非静态的参数初始化—
----构造函数—
testTypeGetClass—class ClassTest.TestClassType

根据结果可以发现,三种生成的Class对象一样的。并且程序只打印一次“静态的参数初始化”。

我们知道,静态的方法属性初始化,是在加载类的时候初始化。而非静态方法属性初始化,是new类实例对象的时候加载。

因此,这段程序说明,三种方式生成Class对象,其实只有一个Class对象。在生成Class对象的时候,首先判断内存中是否已经加载。

所以,生成Class对象的过程其实是如此的:

当我们编写一个新的java类时,JVM就会帮我们编译成class对象,存放在同名的.class文件中。在运行时,当需要生成这个类的对象,JVM就会检查此类是否已经装载内存中。若是没有装载,则把.class文件装入到内存中。若是装载,则根据class文件生成实例对象.

### 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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