mdev和udev之间的关系

关于udev和mdev之间的区别与联系我发现自己现在还没有把它完整的给区分开来和联系起来.

设备文件系统有devfs,mdev,udev

       mdev是udev的简化版本,是busybox中所带的程序,最适合用在嵌入式系统,而udev一般用在PC上的linux中,相对mdev来说要复杂些,devfs是2.4内核引入的,而在2.6内核中却被udev所替代,他们有着共同的优点,只是devfs中存在一些未修复的BUG,作者也停止了对他的维护,最显著的一个区别,采用devfs时,当一个并不存在的设备结点时,他却还能自动的加载对应的设备驱动,而udev则不能,udev认为当加载了不存在的对应的设备驱动的时候不应加载对应的驱动模块,因为加载也没有,浪费了资源.

  从本质上来说,udev与mdev他们都是一个应用程序,配置了就可以使用,为了方便使用,我们可以使用busybox自带的mdev,当然也可以去下载udev的源码去编译和移植.

 

深入理解udev和mdev.

dev 和mdev 是两个使用uevent 机制处理热插拔问题的用户空间程序,两者的实现机理不同。udev 是基于netlink 机制的,它在系统启动时运行了一个deamon 程序udevd,通过监听内核发送的uevent 来执行相应的热拔插动作,包括创建/删除设备节点,加载/卸载驱动模块等等。mdev 是基于uevent_helper 机制的,它在系统启动时修改了内核中的uevnet_helper 变量(通过写/proc/sys/kernel/hotplug),值为“/sbin/mdev”。这样内核产生uevent 时会调用uevent_helper 所指的用户级程序,也就是mdev,来执行相应的热拔插动作。udev 使用的netlink 机制在有大量uevent 的场合效率高,适合用在PC 机上;而mdev 使用的uevent_helper 机制实现简单,适合用在嵌入式系统中。另外要说明的一点是,uevent_helper 的初始值在内核编译时时可配置的,默认值为/sbin/hotplug。如果想修改它的值,写/proc/sys/kernel/hotplug 文件就可以了,例如:

echo “/sbin/mdev” > /proc/sys/kernel/hotplug

 

补充一点:如果使用的是udevd,那么uevent_helper变量应为空,即

echo “ ” > /proc/sys/kernel/hotplug

这段内容总结的很好,我也看了linux内核有关uevent的代码,的确是这样,这样看来简单的将mdev看做udev的简化版也就不准确了。这样在做嵌入式的文件系统就要注意了,一般只会使用mdev,目前我还不确定能不能只用udev,理论上是可以的,当然两种一起用也是可以的,也就是mdev + udev,但是这时要注意了,写规则时一定要注意,避免让它们重复执行。也就是说udev执行过的,mdev不要再执行了。其实udev最大的特点就是使用了netlink,实质上是一个scoket,这个特别的scoket用来监测uevent,当然,我们也可以自己写一个函数用来监测任何uevent事件。

### 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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