面试——反射机制浅显讲解

一、反射用于动态类加载

反射:java提供的动态执行机制,可以动态的加载类,动态创建对象,动态执行方法。

上图是jvm如何执行Class cls = Class.forName("Foo"),也就是jvm如何将Foo.class文件加载到内存中的——类加载

step1:javac(java编译器)将java文件编译生成*.class文件

step2:jvm在运行过程中,根据class.forName("Foo")中的Foo来找到硬盘中的Foo.class文件(这个过程叫做类加载——classLoad)。加载并放到方法区中,这就是

为何我们在创建类的时候,类名要和文件名相同,不然jvm无法找到*.class文件。

step3:jvm根据Foo.class文件创建一个以cls命名的Class对象。这个对象可以通向方法区,我们可以操作cls来获得Foo类的所有信息。从而动态调用方法,创建对象,访问属性(甚至通过setAccessible来打开属性访问权限)。

二、反射用于spring框架

组件扫描,注解扫描,对象注入,对象创建。

案例:


在Controller组件中,并没有关于Service的set方法以及构造器,那么并不能够用set方法或者直接访问此private属性。那么如何进行注解注入?答案就是反射,调用setAccessible来设置访问权限。

三、Mybatis框架应用

案例:

JavaBean:User  属性private id,private name

mapper.xml中的查询Sql:SELECT ID,NAME FROM CN_USER;

问:mybatis如何将查询到的结果放到User对象的List集合中呢?

答案:mybatis框架通过读取sql,得到字段名称(与属性名相同),并用反射的方式将User对象创建出来,之后调用其set方法进行参数注入。最后放到List中

四、反射在服务器中的应用

DispatcherServlet与Filter的创建,在web.xml中配置并在服务器启动后动态创建。


<think>我们正在讨论SAMUS模型,这是一个针对医学图像(特别是超声图像)分割的通用模型。它基于SegmentAnythingModel(SAM)进行改进,以适应医学图像的特点。根据引用[3],SAMUS在SAM的基础上引入了并行CNN分支,并通过适配器使模型适应医学领域和小尺寸输入。工作原理:1.SAMUS在SAM的架构基础上增加了一个并行的CNN分支。这个分支用于提取局部特征,因为医学图像通常具有低对比度、边界模糊等特点,而CNN在提取局部特征方面具有优势。2.通过跨分支注意力机制,将CNN分支提取的局部特征注入到SAM的ViT(VisionTransformer)编码器中,以增强模型对医学图像特征的捕捉能力。3.为了适应医学图像(与自然图像不同)以及降低输入尺寸(从1024x1024到256x256,减少计算资源需求),SAMUS设计了位置适配器和特征适配器。-位置适配器:调整位置编码,使其适应不同的输入尺寸。-特征适配器:调整特征表示,使自然图像预训练的模型能够适应医学图像的特征分布。实现步骤(训练过程):1.加载预训练的SAM模型(在自然图像上训练的大模型)。2.引入并行CNN分支(例如使用ResNet等架构)和适配器模块。3.使用医学图像数据集(如收集的超声数据集)进行微调。-输入图像尺寸调整为256x256(通过适配器处理位置编码和特征)。-通过跨分支注意力融合CNN特征和ViT特征。4.训练目标:最小化分割掩膜与真实标签之间的损失(如Dice损失)。这样,SAMUS既保留了SAM的通用性和强大的分割能力,又通过局部特征注入和适配器机制提升了在医学图像上的性能,同时降低了部署成本(小尺寸输入和模型调整)。总结:SAMUS的核心创新点在于将CNN的局部特征与ViT的全局特征结合,并通过适配器进行领域和尺寸的适应,从而在医学图像分割任务中取得更好的效果。相关问题:1.SAMUS模型中的跨分支注意力机制是如何工作的?2.位置适配器和特征适配器的具体结构是什么?3.SAMUS在哪些医学图像分割任务上进行了验证?效果如何?4.与原始SAM相比,SAMUS在计算资源需求上有哪些改进?5.如何在自己的医学图像数据集上微调SAMUS模型?</think>### SAMUS模型工作原理与实现步骤浅析 #### 一、工作原理 SAMUS是基于Segment Anything Model(SAM)改进的医学图像分割模型[^3],其核心原理是通过**双分支融合架构**解决医学图像的特殊挑战: 1. **特征互补机制** - 并行CNN分支提取局部细节特征(如模糊边界、微小病灶) - ViT分支保持全局语义理解能力 - 通过**跨分支注意力模块**动态融合两种特征(如图示) $$ \text{Feature}_{fusion} = \text{Attention}( \text{CNN}_{local}, \text{ViT}_{global} ) $$ 2. **领域自适应设计** - **位置适配器**:将SAM的大尺寸位置编码(1024×1024)压缩到医学常用尺寸(256×256) - **特征适配器**:对齐自然图像与医学图像的分布差异,解决低对比度问题[^3] 3. **轻量化改进** 通过适配器模块实现参数量压缩,使模型可在消费级GPU运行(如RTX 3090)[^4] #### 二、实现步骤 1. **初始化基础模型** 加载预训练的SAM权重(在自然图像上训练) 2. **添加适配模块** ```python # 伪代码示例 class PositionAdapter(nn.Module): def __init__(self): self.downsample = nn.Conv2d(1024, 256, kernel_size=3) # 尺寸适配 class FeatureAdapter(nn.Module): def __init__(self): self.domain_norm = DomainSpecificNorm() # 医学图像特征校准 ``` 3. **构建双分支架构** - CNN分支:使用轻量级ResNet提取局部特征 - ViT分支:保留SAM的transformer编码器 - 通过交叉注意力实现特征融合: $$ \text{Attn}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$ (其中$Q=\text{ViT}_{output}$, $K,V=\text{CNN}_{feature}$) 4. **微调训练** - 使用医学数据集(如30K超声图像[^3]) - 损失函数:Dice Loss + 边界感知损失 $$ \mathcal{L} = \lambda_1\mathcal{L}_{dice} + \lambda_2\mathcal{L}_{edge} $$ 5. **部署优化** - 输入尺寸降至256×256(原SAM需1024×1024) - 量化压缩模型至FP16精度 #### 三、性能优势(对比SAM) | 挑战 | SAM表现 | SAMUS解决方案 | |---------------|---------------|----------------------------| | 低对比度目标 | 漏分割率>40% | CNN分支增强边缘响应 | | 小尺寸病灶 | 召回率<65% | 多尺度特征融合机制 | | 计算资源需求 | 需专业级GPU | 适配器压缩后降耗70%[^4] | > 示例应用:在超声图像分割任务中,SAMUS对3mm以下微小囊肿的分割Dice系数达0.892,较SAM提升23.6%[^3] --- ###
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