Microchip应用Wiznet芯片的W5200以太网PICtail™(+)板

Microchip的W5200以太网PICtail板提供了10/100Mbps高速以太网连接,通过全硬件TCP/IP协议栈简化了互联网连接。它支持自动应答、自动极性变换等功能,适用于多种开发板,并在2012年的IIC-China展会上荣获最佳产品奖。

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Microchip 的PICtail™(+)板是基于WIZnet的W5200高速SPI以太网控制芯片轻而易举地增加了以太网连接的应用功能.

MicroChip的以太网PICtail™(+)板

简介:

WIZnet的W5200以太网PICtail™(+)板提供了10/100Mbps、同时通过全硬件TCP/IP协议栈的W5200提供具有半/全双工的以太网连接。该板具有PICtailTM头和用来插入Explorer 16 (DM240001), PIC32 I/O 扩展板 (DM320002), PICDEM.net 2 (DM163024), PIC18 Explorer (DM183032)和其他支持的开发板 的PICtailTM Plus side-edge连接器.。该板具有高速SPI接口,2 K EEPROM 加EUI-48™节点特性(MAC地址)和RJ-45连接器。它同时支持自动应答,自动极性变换(MDI / MDIX),低功耗模式和网络奂醒的功能。

WIZnet的W5200以太网PICtail™(+)板支持Microchip的软件TCP / IP栈和WIZnet全硬件TCP / IP栈同时在PIC18,PIC24,dsPIC和PIC32平台上。全硬件TCP / IP协议栈尤其适合为PICs具有PCI16一样大小的程序存储器实现简单的互联网连接。

优势:

高速SPI以太网控制+硬件TCP/IP协议栈:硬件TCP / IP栈的加速产品市场化和突出其应用价值。

Microchip的串行EEPROM加上EUI-48™节点的特性:独特,可通过编译工具设置以太网MAC地址简化了程序设计和制造过程。

支持自动应答,自动极性变换,10 Base-T/100 Base-TX:当连接局域网在一起时,消除特殊“交叉”电缆的需要。

PICtail™和PICtail™+ 子板接口

兼容许多板含有PICtail™和PICtail™+ 接口,包括Explorer 16开发板、各种PICDEM™板

 

IIC-China展会:

WIZnet的W5200以其独特高速SPI加权硬件TCP/IP协议栈,简单轻松实现上网,减轻了主芯片的TCP/IP处理负担优势,低功耗等等优势,入围2012年IIC-China年度最佳产品奖评选。

同时WIZnet最优秀的工程师也会参加这些展览,我相信这些展会一定是最好的地方来深层次地互相了解彼此以及各自的产品。届时我们将展示iMCU W7200,iEthernet W5200,超低功耗WiFi模块,WizFi210和WizFi220等品牌的新产品,非常高兴邀请您来我们的展位参观。

-日期:2012年2月23日〜25日

-地点:深圳会展中心

- WIZnet展位号:1Y11

下面是WIZnet展位号地图:

更多有关W5200的信息登录WIZnet主页查询。

实用性:

TWIZ5200 - WIZnet W5200以太网PICtail板现可以直接在MicroChip DIRECT 上使用。

如果您有什么疑问请留言或者来信致电均可:wiznetbj@wiznettechnology.com ,Tel: 010-84539974(转166)希望本篇文章可以给您带来帮助,谢谢。

### 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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