【IC前端虚拟项目】用例的完善与补充

【IC前端虚拟项目】数据搬运指令处理模块前端实现虚拟项目说明-优快云博客

继续上一篇,在已有的sanity_case用例基础上补充更多的用例。一般来说在借助于sanity_case确认环境和RTL可以跑通的前后,需要同期组织的用例必然是reg_test case。寄存器测试是有标准的流程的,UVM本身也提供了相关的测试模板和方法。一般来说在寄存器测试中会覆盖以下的情况:

reset后检查默认值 要求寄存器全遍历
边界访问 对该模块的寄存器空间,做开始和结束地址处的读写访问
寄存器属性 写入再读回,典型值包括00、ff、5a、a5
访问类型:读读、写写、读写、写读 建议全遍历并且乱序访问所有寄存器

关于这一部分,大家可以参考这个链接:

在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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