数据结构和算法---数据类型与抽象数据类型

本文介绍了数据类型的概念,包括基础型和构造类,并详细解释了抽象数据类型(ADT)的特点及其标准格式。ADT是一种重要的数据结构,具备信息隐蔽、数据封装和使用与实现分离等特性。

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数据类型与抽象数据类型

抽象,抽象的意思就是“不具体”,把具体的东西的特征提炼出来,从而在思考问题的时候,可以不去管具体的实现细节,只需要考虑其性质。

数据类型

数据类型,是一类数据定义的方式,例如C语言中的int,float,double型。

分类:
基础型:语言里面,已经定义好不可再分的最小的数据类型,比如C中的int,float
构造类:通过一定的方法,能够把基础型的数据进行组合形成新的数据类型的方法,比如C中的数据与结构体。

抽象数据类型(ADT)

定义:一个数学模型以及定义在该模型上的一组操作。

关键:使用它的人可以只关心它的逻辑特征(因为特征已经抽象出来了),不需要了解它的存储方式(具体的实现形式)。这个也是符合抽象的性质的。

抽象数据类型是一种数据结构。它具有三大特征:信息隐蔽、数据封装、使用与实现相分离。把数据类型的存储结构和操作的实现细节隐藏起来,使得使用者只能通过类型提供的操作来存取它们。

抽象数据类型的标准格式:

ADT 抽象数据类型名{

数据对象:<数据对象的定义>

数据关系:<数据关系的定义>

基本操作:<基本操作的定义>

}ADT 抽象数据类型名
### 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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