ARM SDT下汇编到GNU汇编的转换

本文介绍将ARM汇编代码从ARMSDT和ARMADS工具链迁移到GCC for ARM的过程。主要内容包括注释、伪指令、宏定义等的转换规则,以及符号定义和条件编译的调整方法。

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将ARM SDT下的汇编码移植到GCC for ARM编译器时,经常要做如下修改:
1、注释行以“@”或“”代替“;”  
2、伪操作符替换:  
INCLUDE 替换成 .INCLUDE  
TCLK2  EQU  PB25 替换成          .equ  TCLK2, PB25  
EXPORT 替换成 .global  
IMPORT 替换成 .extern  
DCD 替换成 .long  
IF :DEF: 替换成  .IFDEF  
ELSE 替换成 .ELSE  
ENDIF 替换成 .ENDIF  
:OR: 替换成 |  
:SHL: 替换成 <<  

END                     替换成      .end  
符号定义加":"号  

AREA Word, CODE, READONLY --> .text  
AREA Block, DATA, READWRITE --> .data  
CODE32 --> .arm  
CODE16 --> .thumb  
LTORG --> .ltorg  
% --> .fill  

3、操作数及运算符号替换  
ldr pc, [pc, #&18]  替换成   ldr 

 

 

第二部分

将ARM ADS下的汇编码移植到GCC for ARM编译器时,有如下规则:
1, 注释行以"@"或"/* ... */"代替";"
 
2, GET或INCLUDE => .INCLUDE
如:get option.a =>     .include "option.a"
 
3, EQU => .equ
TCLK2   EQU   PB25    =>         .equ   TCLK2, PB25
     SETA ==> .equ
     SETL ==> .equ
BUSWIDTH SETA 16   => .equ BUSWIDTH, 16
 
4, EXPORT => .global
     IMPORT => .extern
     GBLL => .global
     GBLA => .global
 
5, DCD => .long
 
6, IF :DEF: => .IFDEF
     ELSE => .ELSE
     ENDIF => .ENDIF
     :OR:    => |
     :SHL:    =>      <<
 
7,   END    =>.end
NOTE:在被include的头文件中,如"option.a"中,不再需要.end,否则会导致主汇编程序结束。
 
8,   符号定义加":"号
Entry =>    Entry:
AREA Word, CODE, READONLY ==> .text
AREA Block, DATA, READWRITE ==> .data
CODE32     ==> .arm
CODE16     ==> .thumb
 
9,   MACRO ==>   .macro
     MEND   ==> .endm
### 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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