高性能服务器内存池,服务器公共库开发-内存池管理模块

/********************************************************************

created:    2008/08/01

filename:     mempool.h

author:        Lichuang

purpose:    模拟SGI STL内存池的实现, 可以配置是否支持多线程

*********************************************************************/#include"mempool.h"#includeCMemPool::CMemPool()

: m_pStartFree(NULL)

, m_pEndFree(NULL)

, m_nHeapSize(0)

{

::memset(m_szFreeList,0,sizeof(m_szFreeList));

}

CMemPool::~CMemPool()

{

}//从内存池中分配尺寸为n的内存void*CMemPool::Allocate(size_t nSize)

{if(nSize>MAX_BLOCK_SIZE)

{return::malloc(nSize);

}if(0>=nSize)

{returnNULL;

}

Obj**ppFreeList;

Obj*pResult;

THREAD_LOCK;//获得尺寸n的HASH表地址ppFreeList=m_szFreeList+GetFreeListIndex(nSize);

pResult=*ppFreeList;if(NULL==pResult)

{//如果之前没有分配, 或者已经分配完毕了, 就调用refill函数重新分配//需要注意的是, 传入refill的参数是经过对齐处理的pResult=(Obj*)Refill(RoundUp(nSize));

}else{//否则就更新该HASH表的LIST头节点指向下一个LIST的节点, 当分配完毕时, 头结点为NULL*ppFreeList=pResult->pFreeListLink;

}

THREAD_UNLOCK;returnpResult;

}void*CMemPool::Reallocate(void*p, size_t nOldSize, size_t nNewSize)

{void*pResult;

size_t nCopySize;//如果超过内存池所能承受的最大尺寸, 调用系统API重新分配内存if(nOldSize>(size_t)MAX_BLOCK_SIZE&&nNewSize>(size_t)MAX_BLOCK_SIZE)

{return::realloc(p, nNewSize);

}//如果新老内存尺寸在对齐之后相同, 那么直接返回if(RoundUp(nOldSize)==RoundUp(nNewSize))returnp;//首先按照新的尺寸分配内存pResult=Allocate(nNewSize);if(NULL==pResult)

{returnNULL;

}//copy旧内存的数据到新的内存区域nCopySize=nNewSize>nOldSize?nOldSize : nNewSize;

::memcpy(pResult, p, nCopySize);//释放旧内存区域Deallocate(p, nOldSize);returnpResult;

}//将尺寸为n的内存回收到内存池中voidCMemPool::Deallocate(void*p, size_t nSize)

{

Obj*pObj=(Obj*)p;

Obj**ppFreeList;if(0>=nSize)

{return;

}//如果要回收的内存大于MAX_BLOCK_SIZE, 直接调用free回收内存if(nSize>MAX_BLOCK_SIZE)

{

::free(p);return;

}//将回收的内存作为链表的头回收ppFreeList=m_szFreeList+GetFreeListIndex(nSize);

THREAD_LOCK;

pObj->pFreeListLink=*ppFreeList;*ppFreeList=pObj;

THREAD_UNLOCK;

}intCMemPool::GetMemSize()

{returnm_nHeapSize;

}

size_t CMemPool::RoundUp(size_t nBytes)

{return(nBytes+ALIGN-1)&~(ALIGN-1);

}intCMemPool::GetFreeListIndex(size_t nBytes)

{return(nBytes+ALIGN-1)/ALIGN-1;

}char*CMemPool::AllocChunk(size_t nSize,int&nObjs)

{char*pResult;//总共所需的内存size_t nTotalBytes=nSize*nObjs;//剩余的内存size_t nBytesLeft=m_pEndFree-m_pStartFree;//如果剩余的内存可以满足需求, 就直接返回之, 并且更新内存池的指针if(nBytesLeft>=nTotalBytes)

{

pResult=m_pStartFree;

m_pStartFree+=nTotalBytes;returnpResult;

}//如果剩余的内存大于单位内存数量, 也就是说至少还可以分配一个单位内存//计算出最多可以分配多少块单位内存, 保存至nobjs, 返回内存的指针if(nBytesLeft>=nSize)

{

nObjs=(int)(nBytesLeft/nSize);

nTotalBytes=nSize*nObjs;

pResult=m_pStartFree;

m_pStartFree+=nTotalBytes;returnpResult;

}//如果还有剩余的内存, 将它放到对应的HASH-LIST头部if(0

{

Obj**ppFreeList=m_szFreeList+GetFreeListIndex(nBytesLeft);

((Obj*)m_pStartFree)->pFreeListLink=*ppFreeList;*ppFreeList=(Obj*)m_pStartFree;

}//需要获取的内存, 注意第一次分配都要两倍于total_bytes的大小//同时要加上原有的heap_size / 4的对齐值size_t nBytesToGet=2*nTotalBytes+RoundUp(m_nHeapSize>>4);

m_pStartFree=(char*)::malloc(nBytesToGet);//获取成功 重新调用chunk_alloc函数分配内存if(NULL!=m_pStartFree)

{

m_nHeapSize+=nBytesToGet;

m_pEndFree=m_pStartFree+nBytesToGet;returnAllocChunk(nSize, nObjs);

}//下面是获取不成功的处理

918e8df969f9f8c8d002f25cda86cade.png.//从下一个HASH-LIST中寻找可用的内存inti=(int)GetFreeListIndex(nSize)+1;

Obj**ppFreeList,*p;for(; i

{

ppFreeList=m_szFreeList+i;

p=*ppFreeList;if(NULL!=p)

{*ppFreeList=p->pFreeListLink;

m_pStartFree=(char*)p;

m_pEndFree=m_pStartFree+(i+1)*ALIGN;returnAllocChunk(nSize, nObjs);

}

}

m_pEndFree=NULL;returnNULL;

}//重新分配尺寸为n的内存, 其中n是经过字节对齐处理的数void*CMemPool::Refill(size_t n)

{//每个链表每次初始化时最多LIST_NODE_NUM个元素intnObjs=LIST_NODE_NUM;char*pChunk=AllocChunk(n, nObjs);

Obj**ppFreeList;

Obj*pResult;

Obj*pCurrentObj,*pNextObj;inti;//如果只请求成功了一个元素, 直接返回之if(1==nObjs)

{returnpChunk;

}//获得尺寸n的HASH表地址ppFreeList=m_szFreeList+GetFreeListIndex(n);//获得请求的内存地址pResult=(Obj*)pChunk;//请求了一个单位内存, 减少一个计数--nObjs;//从下一个单位开始将剩余的obj连接起来*ppFreeList=pNextObj=(Obj*)(pChunk+n);//将剩余的obj连接起来for(i=1; ;++i)

{

pCurrentObj=pNextObj;

pNextObj=(Obj*)((char*)pNextObj+n);//分配完毕, 下一个节点为NULL, 退出循环if(nObjs==i)

{

pCurrentObj->pFreeListLink=NULL;break;

}

pCurrentObj->pFreeListLink=pNextObj;

}returnpResult;

}

### 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。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值