【备战蓝桥杯】STM32CubeMX生成代码时报错

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档


前言

配置STM32CubeMX时,由于比赛训练板使用的是STM32G4XX系列,所以需要下载对应的固件库。

一、问题描述

进入CubeMX后,首先选择芯片-“STM32G431RBT6”,选好之后开始配置RCC、SYS、时钟树等,在“Project Manager”选项卡里为自己的工程命名,选择工程位置,选择IDE为MDK-ARM。最后,点击“GENERATE CODE”生成代码。

结果,报错了。。。
在这里插入图片描述

二、解决办法

  1. 下载对应的固件库
    我手里的蓝桥杯比赛提供的训练板是STM32G431RBT6,所以我们先到KEIL的官网(https://www.keil.arm.com/),点击右上角“HardWare”选项卡中的“Devices”。在这里插入图片描述搜索框中输入我们的芯片型号,回车,找到目标芯片后点击进去。在这里插入图片描述在这里插入图片描述并进行下载。(下载位置无所谓,但是要记好路径,后面要用到)
    在这里插入图片描述
  2. CubeMX中选中对应的Firmware
    还是刚才的“Project Manager”界面,找到最下面的“Use Default Firmware Location”,取消勾选,在下面的框框中选择刚才下载好的固件库的路径(注意:一定要选择固件库文件夹下的一层!!比如我的路径是‘F:\APPs\Keil5\ARM\PACK\Keil\STM32G4xx_DFP\1.5.0’)。
    在这里插入图片描述
    然后,再次生成代码。应该就可以啦!!
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实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间,使其更适合实应用需求。 ```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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