初步了解设备模型

本文介绍了驱动开发的基本概念,包括设备模型的初衷与功能,如电源管理、hotplug等,并详细阐述了设备模型的基础组件kobject、kset及kobj_type的作用与实现方式。

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概述: 驱动开发,最根本的是理解设备模型。从总体上了解驱动。分类:1.字符 2.块 3.网络ps:网络设备在/dev下没对应的文件设备模型:初衷:为了省电功能: 1.电源管理(树) 2.与用户空间通信(通过读写sysfs文件) 3.hot plug 4.设备分类 5.对象生命周期管理基础:kobject,kset,kobj_type上层:bus, device, device_driver//---------------------------------------------------------------------------------------------------kobject: 基类,本身没什么特殊作用,通常嵌入到更大的容器(bus, devices, drivers等), 容器通过kobject连接起来,形成树。 模型的核心,把设备连接在一起形成清晰的树状结构。 kobject集合了设备共同的属性,使所有设备在底层都有了统一的接口用于管理//在sysfs中, kobject对应目录,属性对应文件(in kobj_type)struct kobject { c

### YOLOv8n-pose 模型介绍 YOLOv8n-pose 是 Ultralytics 提供的一系列姿态估计模型中的轻量级版本之一。该模型继承了 YOLO 系列高效、快速的特点,同时针对人体姿态估计任务进行了优化。其主要功能是从图像或视频中检测并提取人体的关键点信息,这些关键点通常用于描述身体的主要部位(如头部、肩膀、肘部、手腕等),从而实现对人体姿势的精确建模。 #### 基本特点 - **轻量化设计**:作为 n 版本的一员,YOLOv8n-pose 在保持较高精度的同时显著降低了计算复杂度和内存占用[^4]。 - **实时性能**:得益于高效的架构设计,此模型非常适合嵌入式设备上的实时应用开发场景[^1]。 - **开源支持**:Ultralytics 官方提供了完整的文档和支持材料,便于开发者快速上手[^2]。 ### 使用方法概述 为了利用 YOLOv8n-pose 进行姿态估计任务,以下是几个核心环节: #### 加载预训练模型 可以通过官方库加载已有的预训练权重文件来初始化模型对象。例如,在 Python 中执行如下代码片段即可完成这一操作: ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n-pose.pt') ``` 此处 `'yolov8n-pose.pt'` 表示存储有网络参数的具体路径名或者远程地址链接[^3]。 #### 预测流程定制化 预测阶段涉及定义如何处理输入数据以及解析输出结果等内容。具体而言,可以在 `ultralytics/models/yolo/pose/predict.py` 文件找到相关逻辑实现细节,并据此调整满足项目需求的部分。 #### 自定义训练过程 当现有公开数据集无法完全覆盖目标应用场景时,则需准备专属的数据集合来进行进一步微调工作。这包括但不限于标注新样本、配置相应的 YAML 描述文件等工作项。启动训练命令类似于下面这样: ```python if __name__ == '__main__': model = YOLO('yolov8s-pose.yaml') # 或者其他合适的初始方式 model.train(data='custom_data.yaml', epochs=100) ``` 其中 `data` 参数指定的是自定义数据源的位置;而 `epochs` 则控制整个学习周期长度[^3]。 ### 实际案例说明 某研究团队基于 YOLOv8n-pose 构建了一套解决方案,能够有效捕捉到不同情境下的人物动态变化情况,并且具备良好的泛化能力。他们不仅实现了单张图片内的多人物同步追踪效果,还额外增加了特征向量对比机制用来分类判断未知样例所属类别[^4]。
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