/sys/class/gpio 文件接口操作IO端口(s3c2440)

前面写了个用/sys/class/gpio来操作GPIO的,操作成功,但不知所以,故又查了下,下面这个文章是原理

转:

在嵌入式设备中对GPIO的操作是最基本的操作。一般的做法是写一个单独驱动程序,网上大多数的例子都是这样的。其实linux下面有一个通用的GPIO操作接口,那就是我要介绍的 “/sys/class/gpio” 方式。

首先,看看系统中有没有“/sys/class/gpio”这个文件夹。如果没有请在编译内核的时候加入   Device Drivers  —>  GPIO Support  —>     /sys/class/gpio/… (sysfs interface)。

/sys/class/gpio 的使用说明:

01 gpio_operation 通过/sys/文件接口操作IO端口 GPIO到文件系统的映射
02 * 控制GPIO的目录位于/sys/class/gpio
03 * /sys/class/gpio/export文件用于通知系统需要导出控制的GPIO引脚编号
04 * /sys/class/gpio/unexport 用于通知系统取消导出
05 * /sys/class/gpio/gpiochipX目录保存系统中GPIO寄存器的信息,包括每个寄存器控制引脚的起始编号base,寄存器名称,引脚总数 导出一个引脚的操作步骤
06 * 首先计算此引脚编号,引脚编号 = 控制引脚的寄存器基数 + 控制引脚寄存器位数
07 * 向/sys/class/gpio/export写入此编号,比如12号引脚,在shell中可以通过以下命令实现,命令成功后生成/sys/class/gpio/gpio12目录,如果没有出现相应的目录,说明此引脚不可导出:
08 echo 12 > /sys/class/gpio/export
09 * direction文件,定义输入输入方向,可以通过下面命令定义为输出
10 echo out > direction
11 * direction接受的参数:in, out, high, low。high/low同时设置方向为输出,并将value设置为相应的1/0。
12 * value文件是端口的数值,为1或0.
13 echo 1 > value

下面在2440下进行一下测试

1.取得GPIO信息,在终端中敲入以下命令

1 $ cd /sys/class/gpio
2 for i in gpiochip* ; do echo `cat $i/label`: `cat $i/base` ; done

终端中显示如下

1 GPIOA: 0
2 GPIOE: 128
3 GPIOF: 160
4 GPIOG: 192
5 GPIOH: 224
6 GPIOB: 32
7 GPIOC: 64
8 GPIOD: 96

2.计算GPIO号码

我们把GPE11用来控制LED。

GPE0的头是128,GPE11 就是128+11 = 139.

1 $ echo 139 >; /sys/class/gpio/export

ls 一下看看有没有 gpio139 这个目录

3.GPIO控制测试。

控制LED所以是输出。

所以我们应该执行

1 $ echo out > /sys/class/gpio/gpio139/direction

之后就可以进行输出设置了。

1 $ echo 1 > /sys/class/gpio/gpio139/value

or

1 $ echo 0 > /sys/class/gpio/gpio139/value
### 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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