创建Android虚拟设备（AVD）

最新推荐文章于 2025-01-21 09:36:24 发布
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文章标签： 移动开发 开发工具 运维
原文链接：http://www.cnblogs.com/yangmingyu/p/6928084.html
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      AVD的全称为：Android Virtual Device，就是Android运行的虚拟设备，他是Android的模拟器识别。建立的Android要运行，必须创建AVD，每个AVD上可以配置很多的运行项目。

      首先我们选择窗口，然后选择Android SDK and AVDManager,点击后出现一个窗口，如下图：

      这里我们说明一下，中间本来应该是空的，因为我已经创建好了两个了所以会有两个。然后点击右边的New按钮，出现如图的窗口：

      

AVD name:是要填写的虚拟机名称,这个自己随便取名就行了,要纯英文和数字组成
Device:这里是要选择模拟的设备,一般选择3.2*QVGA(ADP2)(320*480: mdpi)这个是模拟一个手机型号,由于是模拟器,个人建议选择320*480,
Target:是选择模拟器要摸你的安卓系统的版本,看楼主要开发什么版本系统上的东西了,目前4.0是主流选Android4.0.3 API 15
CPI/ABi: 是模拟器模拟的CPU型号,这里选ARM,arm是手机的CPU型号
keyboard和skin: 可以默认勾选,表示模拟器的界面上显示什么元素,这个不影响模拟器使用,因为安卓是触屏的
Front camera 和 back camera :表示是否模拟前置和后置摄像头,这里建议不选,有时候选择了模拟器会打不开,这里就默认为None就可以了
RAM:表示模拟器内存,512M或者1024M或者更高,但是Google要求不超过1024,1024M以上会出现启动不了的问题
VM Heap:是模拟器每一个应用的最大内存空间分配一般这个越大模拟器运行速度越快,这个默认即可
Internal Storage: 表示模拟器模拟的手机芯片存储容量的大小,就是目前所说的手机"内存"事实上相当于电脑的硬盘,一般用来存放操作系统的,所以个人建议这里要大于1024M,因为4.0以上的操作系统默认要求512M内存以上,这个内存当然越大越好
SD Card: 选在size上,这个就是在默认目录里自动建立一个模拟SD卡的文件,SD卡的大小随意,也可以不填,不填代表不适用SD卡
Snapshot: 表示模拟器使不使用截图启动,这个功能可能会造成模拟器无法启动,但是勾选上模拟器的启动会加快,但是个人建议不勾选
Use Host GPU: 表示是否使用PC机的GPU模拟手机显卡,这里建议不勾选,有些显卡模拟后无法启动模拟器.

      设置好各个选项后，点击确定即可。

      补充：Snapshot的意思是“快照”。能够保存AVD关闭时的状态，然后再下一次启动的时候显示上一次关闭时的状态，类似缓存机制。使用“ Use Host GPU ”会使得AVD分辨率变高，而且更大更好看。使用“ Keyboard ”将会是你可以使用自己的硬件键盘输入。使用“ Skin ”，将会多出控制界面，如下图所示。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yangmingyu/p/6928084.html

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在Windows10上配置CUDA环境教程是百度提出的一种实时目标检测模型。RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构，但对其进行了大量的优化，在保持较高检测精度的同时，实现了实时目标检测，为目标检测领域提供了一种新的有效解决方案，具有广泛的应用前景，如自动驾驶、智能监控、机器人等领域。以上是RT-DETR官方的论文和代码，详细介绍了RT-DETR的构成和实现。在YOLOv10中也实现了RT-DETR的代码，所以本文使用YOLOv10的项目文件进行RT-DETR的训练和测试。YOLOv10。
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RT-DETR代码详解（官方pytorch版）——参数配置（1）
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RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
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一、本文介绍 本文记录的是基于RepVit的RT-DETR轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念，通过分离的token mixe和channel mixer减少推理时的计算和内存成本，同时减少扩展比率并增加宽度，降低延迟，并通过加倍通道来弥补参数大幅减少的问题，提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的repvit_m0_9、repvit_m1_0、repvit_m1_1、repvit_m1_5和repvit_m2_3五种模型，以满足不同的需求。 模型 参数量 计算量
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"""目的是将特定的函数（如 to(), cpu(), cuda(), half(), float() 等）应用到模型的张量上，但这些张量不能是模型的参数或已注册的缓冲区。'''举个例子，如果args = {'imgsz': 416, 'data': 'coco128.yaml', 'task': 'detect', 'batch_size': 8}，这里有一个明显的错误，'grfc' 很可能是一个拼写错误，应该是 'grpc'，这是一种常用于微服务架构的通信协议。
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RT-DETR详解之 Decoder 层
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在上一篇博客中，博主已经讲解了如何利用选择出好的特征，接下来便要将这些特征输入到Decoder中进行解码，需要注意的是，在RT-DETR的Encoder中，使用的是标准的自注意力计算方法，而在其Decoder中，则使用的是可变形自注意力（deformable attention)，可变形自注意力能够大幅的降低计算量，同时该部分还使用到了CUDA算子，能够加快运行速度，当然，这个可变形自注意力计算并非是RT-DETR的创新点，但其作用却是极大，在DINO，DN-Deformable-DETR中都有使用。
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01-08 1645
找到在RT-DETR中，模型和数据集是怎么传入train_ine_epoch中进行训练的
[转]RT-DETR推理详解及部署实现-优快云博客
chinagudujian的专栏
01-04 4365
是由 Baidu 提出的基于 transformer 的端到端实时检测器，本篇文章主要分享博主在实现 RT-DETR 推理和部署时做的一些尝试，不涉及任何的原理性分析。若有问题欢迎各位看官批评指正😄博主在这里针对 RT-DETR 的预处理和后处理做了简单分析，同时与大家分享了 C++ 上的实现流程，目的是帮大家理清思路，更好的完成后续的部署工作😄。
RT-DETR：端到端的实时Transformer检测模型（目标检测+跟踪）
pengxiang1998的博客
05-31 8113
博主一直一来做的都是基于的目标检测领域，相较于基于卷积的目标检测方法，如YOLO等，其检测速度一直为人诟病。终于，RT-DETR横空出世，在取得高精度的同时，检测速度也大幅提升。那么RT-DETR是如何做到的呢？在研究RT-DETR的改进前，我们先来了解下DETR类目标检测方法的发展历程吧DETRNMSDAB-DETRDETR100DETRDAB-DETRH-DETR然而，上述方法尽管已经大幅提升了检测精度，降低了计算复杂度，但其受本身高计算复杂度的制约，DETR。
RT-DETR 基于Transformer的目标检测模型介绍及微调训练
小毕超博客
11-03 3477
RT-DETR是基于Transformer的目标检测模型,DETR的基础上采用了高效的混合编码器和IoU感知,有效降低了计算成本、提高了检测精度。
rt-detrv3网络结构
03-16
### 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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