USB OTG简单介绍

 

1 引言

随着USB2.0版本号的公布,USB越来越流行,已经成为一种标准接口。如今,USB支持三种传输速率:低速(1.5Mb/s)、全速(12Mb/s)和快速(480Mb/s),四种传输类型:块传输、同步传输、中断传输和控制传输。USB应用灵活方便,能满足多种外设的须要。随着个人便携式电子产品的增长和嵌入式技术的飞速发展,USB主机已不再局限于单纯的PC,能够是含有USB主控器的不论什么设备,如PDA、MP3播放器等。在USB2.O规范中也添加了USB嵌入式设备的标准——On-The-Go(OTG),它使外设能够在主机和设备之间相互切换,即当其连接至PC时,它是1个USB设备,而与其它USB设备相连接时,它便作为USB主机。

2 USB OTG

2.1 USB OTG简单介绍

DSBOTG是USB2.O版本号的补充,并非独立的标准,它保留了USB2.0的全部特点。OTG使2个USB外设在脱离PC的情况下能够直接通信。为了实现这样的功能,在OTG中有一个新的概念——双功能设备(DRD:Dual-RoleDevice)。1个DRD能满足下列特征:

●具有一定的USB主机能力和提供1个外设列表;

●作为外设时可以实现全速操作(或快速操作);

●作为主控机时能支持全速操作(低速或快速)

●支持主机协商协议(HNP)和会话请求协议(SRP);

●仅有1个微型AB连接port;

●可以向电源总线提供不小于8mA的电流。

要实现主机功能,主机必须存储大量的设备驱动程序,而且向电源总线提供一定的电流。对于嵌入式USB主机来说,提供大量的设备驱动程序是不现实的也没有必要,1个嵌入式USB主机仅仅需支持部分特定设备,这些设备就是它的外设列表。

2.2 主机协商协议(HNP)

在USB标准中,主机採用A型接口,称为A类设备(A-Device);外设採用B型接口,称为B类设备(B-Device)。1个DRD既能够作为主机,也能够作为外设。那么,当2个DRD互连时,哪个设备作为主机,为什么要作为主机?为了解决这两个问题,在OTG中提出了新的协议——主机协商协议(HNP)。在OTG中还定义了一种新的接口——微型AB插座(mini-ABreceptacle)以及微型A插头(mi-ni-Aplug)和微型B插头(mini-Bplug)。在微型AB插座、微型A插头和微型B插头中添加了1个引脚——ID引脚,如图l所看到的。

在微型A插头中,ID引脚接地,在微型B插头中,ID引脚悬空。在OTG中,如果设备的ID引脚接地(即mini-A插头连接的设备,如图l右側的设备),则此设备默觉得主机,否则为外设。同一时候,在设备连接使用过程中,通过主机协商协议,同意主机和外设功能互换。比如,如果图1左边的B-Device为1个手持PDA,右边的A-Device为1个打印机。因为连接线的关系,打印机初始化为主机。可是打印机的驱动程序存在PDA中,这时须要PDA作为主机,打印机作为外设。通过HNP能够方便实现此功能,而不必拔下连接线调换插头方向,又一次连接打印机和PDA。

2.3 会话请求协议(SRP)

OTG收发器一般用在嵌入式设备中,这类设备普遍採用电池供电,对功耗要求非常严。为了节省电源,在OTG标准中,当电源总线没有使用时,同意A类设备挂起电源总线。当1个B类设备要工作时,它必须通过某种方法通知A类设备向电源总线供电。为了实现这一功能,在OTG中提出了会话请求协议(SRP)。在OTG中,1个会话定义为A类设备向电源总线VBUS有效供电的时间。须要注意的是,在OTG中电源一直都是由A类设备(连接mini-Aplug的DRD)提供的。因为主机协商协议,A类设备也可能作为外设使用,此时,电源也必须由A类设备提供。当A类设备挂起VBUS后,B类设备进入休眠状态。当B类设备须要再次工作时,它可以通过向数据线发送1个脉冲信号(Data-linePulsing)或向电源总线发送一个脉冲信号(VBUSPulsing)来请求A类设备向电源总线供电。OTG要求不管是DRD设备还是普通的B类设备,都必须具有发送会话请求的功能;同一时候,普通的A类设备或者DRD设备都必须可以响应1个会话请求。
### 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