软件设计文档说明书(IEEE标准)

本文详细介绍了一个软件项目的软件设计文档编写规范,涵盖了系统概述、设计目标、系统结构等内容,并深入解析了对象模型、动态模型及非功能性需求的设计实现。

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软件设计文档说明书

 

  1 概述

  1.1 系统简述

  对系统要完成什么,所面向的用户以及系统运行的环境的简短描述,这部分主要来源于需求说明书的开始部分。

  1.2 软件设计目标

  这部分论述整个系统的设计目标,明确地说明哪些功能是系统决定实现而哪些时不准备实现的。同时,对于非功能性的需求例如性能、可用性等,亦需提及。需求规格说明书对于这部分的内容来说是很重要的参考,看看其中明确了的功能性以及非功能性的需求。

  这部分必须说清楚设计的全貌如何,务必使读者看后知道将实现的系统有什么特点和功能。在随后的文档部分,将解释设计是怎么来实现这些的。

  1.3 参考资料

  列出本文档中所引用的参考资料。(至少要引用需求规格说明书)

  1.4 修订版本记录

  列出本文档修改的历史纪录。必须指明修改的内容、日期以及修改人。

  2 术语表

  对本文档中所使用的各种术语进行说明。如果一些术语在需求规格说明书中已经说明过了,此处不用再重复,可以指引读者参考需求说明。

  3 用例

  此处要求系统用用例图表述(UML),对每个用例(正常处理的情况)要有中文叙述。

  4 设计概述

  4.1 简述

  这部分要求突出整个设计所采用的方法(是面向对象设计还是结构化设计)、系统的体系结构(例如客户/服务器结构)以及使用到的相应技术和工具(例如OMT、Rose)


  4.2 系统结构设计

  这部分要求提供高层系统结构的描述,使用方框图来显示主要的组件及组件间的交互。最好是把逻辑结构同物理结构分离,对前者进行描述。别忘了说明图中用到的俗语和符号。

  4.2.1 顶层系统结构

  4.2.2 子系统1结构

  4.2.3 子系统2结构

  4.3 系统界面

 各种提供给用户的界面以及外部系统在此处要予以说明。如果在需求规格说明书中已经对用户界面有了叙述,此处不用再重复,可以指引读者参考需求说明。如果系统提供了对其它系统的接口,比如说从其它软件系统导入/导出数据,必须在此说明。

  4.4 约束和假定

  描述系统设计中最主要的约束,这些是由客户强制要求并在需求说明书写明的。说明系统是如何来适应这些约束的。

  另外如果本系统跟其它外部系统交互或者依赖其它外部系统提供一些功能辅助,那么系统可能还受到其它的约束。这种情况下,要求清楚地描述与本系统有交互的软件类型(比如某某某数据库软件,某某某EMail软件)以及这样导致的约束(比如只允许纯文本的Email)。

  实现的语言和平台也会对系统有约束,同样在此予以说明。

  对于因选择具体的设计实现而导致对系统的约束,简要地描述你的想法思路,经过怎么样的权衡,为什么要采取这样的设计等等。

  5 对象模型

  5.1 系统对象模型

  提供整个系统的对象模型,如果模型过大,按照可行的标准把它划分成小块,例如可以把客户端和服务器端的对象模型分开成两个图表述。

 对象图应该包含什么呢?


  所有对象之间的关联必须被确定并且必须指明联系的基数(一对一、一对多还是多对多,0..1,*,1..*)。聚合和继承关系必须清楚地确定下来。每个图必须附有简单的说明。

  可能经过多次反复之后才能得到系统的正确的对象模型。

  6 对象描述

  在这个部分叙述每个对象的细节,它的属性、它的方法。在这之前必须从逻辑上对对象进行组织。你可能需要用结构图把对象按子系统划分好。

  为每个对象做一个条目。在系统对象模型中简要的描述它的用途、约束(如只能有一个实例),列出它的属性和方法。如果对象是存储在持久的数据容器中,标明它是持久对象,否则说明它是个临时对象(transient object)。

  对每个对象的每个属性详细说明:名字、类型,如果属性不是很直观或者有约束(例如,每个对象的该属性必须有一个唯一的值或者值域是有限正整数等)。

  对每个对象的每个方法详细说明:方法名,返回类型,返回值,参数,用途以及使用的算法的简要说明(如果不是特别简单的话)。如果对变量或者返回值由什么假定的话,Pre-conditions和Post-conditions必须在此说明。列出它或者被它调用的方法需要访问或者修改的属性。最后,提供可以验证实现方法的测试案例。

  6.1 子系统1中的对象

  6.1.1 对象:对象1

  用途:

  约束:

  持久性:

  6.1.1.1 属性描述:

  1. 属性:属性1
类型:

  描述:

  约束:

  2. 属性:属性2

  6.1.1.2 方法描述:

  1. 方法:方法1

  返回类型:

  参数:

  返回值:

  Pre-Condition:

  Post-Condition:
 
  读取/修改的属性:
 
  调用的方法:

  处理逻辑:

  测试例:用什么参数调用该方法,期望的输出是什么……

  7 动态模型

  这部分的作用是描述系统如何响应各种事件。例如,可以建立系统的行为模型。一般使用顺序图和状态图。

  确定不同的场景(Scenario)是第一步,不需要确定所有可能的场景,但是必须至少要覆盖典型的系统用例。不要自己去想当然地创造场景,通常的策略是描述那些客户可以感受得到的场景。

  7.1 场景(Scenarios)

  对每个场景做一则条目,包括以下内容:

  场景名:给它一个可以望文生义的名字

  场景描述:简要叙述场景是干什么的以及发生的动作的顺序。

  顺序图:描述各种事件及事件发生的相对时间顺序。

  7.1.1 场景:场景1
  描述:

  动作1

  动作2

  7.2 状态图

  这部分的内容包括系统动态模型重要的部分的状态图。可能你想为每个对象画一个状态图,但事实上会导致太多不期望的细节信息,只需要确定系统中一些重要的对象并为之提供状态图即可。

  7.2.1 状态图1:

  8 非功能性需求

  在这个部分,必须说明如何处理需求文档中指定的非功能性需求。尽可能客观地评估系统应付每一个非功能性的需求的能力程度。如果某些非功能性需求没有完全在设计的系统中实现,请务必在此说明。另外,你也需要对系统将来的进化作一个估计并描述本设计如何使系统能够适应这些可预见的变化。

  9 辅助文档

  提供能帮助理解设计的相应文档。

  10 词汇索引

 
### 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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