android中如何编译模块,android模块编译

config20102010-01-15 01:27

若看到,一定帮我,谢谢!

FPGA有2个PIN与2440中断相连。1s都可以产生1333次中断(750us)。

中断服务子程序:产生中断后将fpga寄存器的数据读出放入内存(链表的一个元素),并由2440写FPGA寄存器清除中断,通知驱动中的读函数数据已处理完毕(这一块是用等待队列,来唤醒驱动中的读函数)。从示波器上看,完成这些用了50us.

我想让每次中断产生的数据在下次中断来前执行完毕,也就是说还有700us的时间处理。但是现在两个中断同时出现不能完成,一个中断可以完成。若将中断周期换为1ms,刚两个可以同时完成。(完成思路:读取链到的一个元素(128位)到用户层,在链表中删除这个元素,再由socket送入PC)。任意时刻链表的长度为1或者0。

出现问题的现象:链表的长度瞬时变的很长,上万。我猜就是下次中断来之前数据没读走,就造成了恶性循环,再也读不完。或者两个中断突然就剩下一个,还有个没有了(1,我估计是执行的过程中,没有清楚中断就退出,恢复不了了,可能是没有保护好,不知???)

2,从时间是看,剩下的700us怎么可能处理不完这件事情呢?

3,同时处理两个难道cpu到极限的吗?

4,cpu中断返回后,是不是没有立即去等到队列等待处去执行,过了会才过去?有没有对策。

5,我估计cpu每次从中断返回到驱动中的读函数数据这个切换过程可能耗时很多(猜),所以我尝试的方法:10次中断的数据存在一起后,再唤醒驱动中的读函数的等待队列去读。结果是一样的,还是来不及?很想不通。

6, 有没有延时中断子函数的方法?local_irq_save()?

### 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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