用c语言写生成 mif文件的软件,FPGA如何生成RAM或ROM中的数据mif文件

mif文件就是存储器初始化文件,即memory initialization file,用来配置RAM或ROM中的数据。生成QuartusII11.0可用的mif文件,有如下几种方式:

方法1:利用Quartus自带的mif编辑器

优点:对于小容量RAM可以快速方便的完成mif文件的编辑工作,不需要第三方软件的编辑;

缺点:一旦数据量过大,一个一个的输入会使人崩溃;

使用方法:在quartus中,【file】/【new】,选择Memory  Initialization file,弹出如下窗口:

a1b46f239f14e9687585f4034f2ec415.png

Number of words:可寻址的存储单元数,对于8bit地址线,此处选择256;

words size:存储单元宽度,8bit;

然后点击“OK”.

1103189033fb4f2d49334befa0adc4ef.png

在表格中输入初始化数据;

右键单击左侧地址值,可以修改地址和数据的显示格式;

表中任一数据的地址=列值+行值,如图中蓝色单元的地址=24+4=28;

对每个单元填写初始值之后,将文件保存即可。

方法2:利用mif软件来生成

无论使用什么编辑器,必须保证mif文件的格式如下:冒号左边是地址,右边是数据;分号结尾;

DEPTH = 256;

WIDTH = 8;

ADDRESS_RADIX = HEX;

DATA_RADIX = HEX;

CONTENT

BEGIN

0000 : 0000;

0001 : 0000;

0002 : 0000;

……(此处省略一千字*.*)

00FA : 00FF;

00FB : 00FF;

00FC : 00FF;

00FD : 00FF;

00FE : 00FF;

00FF : 00FF;

END;

这里推荐一款mif生成器:Mif_Maker2010.exe,可以百度下载;软件使用方法见《Mif Maker2010的使用方法》。

方法3:使用高级语言

用C语言或者matlab语言等来生成,C语言生成代码如下:本代码生成一个正弦波的数据波形,保存在TestMif.mif中。

3261cce84d531bb17b20112813d07e17.gif

#include

#include

#define PI 3.141592

#define DEPTH 128 /*数据深度,即存储单元的个数*/

#define WIDTH 8 /*存储单元的宽度*/

int main(void)

{

int i,temp;

float s;

FILE *fp;

fp = fopen("TestMif.mif","w"); /*文件名随意,但扩展名必须为.mif*/

if(NULL==fp)

printf("Can not creat file!\r\n");

else

{

printf("File created successfully!\n");

/*

* 生成文件头:注意不要忘了“;”

*/

fprintf(fp,"DEPTH = %d;\n",DEPTH);

fprintf(fp,"WIDTH = %d;\n",WIDTH);

fprintf(fp,"ADDRESS_RADIX = HEX;\n");

fprintf(fp,"DATA_RADIX = HEX;\n");

fprintf(fp,"CONTENT\n");

fprintf(fp,"BEGIN\n");

/*

* 以十六进制输出地址和数据

*/

for(i=0;i

{

/*周期为128个点的正弦波*/

s = sin(PI*i/64);

/*将-1~1之间的正弦波的值扩展到0-255之间*/

temp = (int)((s+1)*255/2);

/*以十六进制输出地址和数据*/

fprintf(fp,"%x\t:\t%x;\n",i,temp);

}//end for

fprintf(fp,"END;\n");

fclose(fp);

}

}

3261cce84d531bb17b20112813d07e17.gif

验证生成的数据是否正确:用记事本打开生成的mif文件,同时用Quartus打开mif文件,内容如下:

5af1cba5099ffe1e66e17d2abb59c7bc.png

能成功导入,且数据一致,说明生成正确。

### 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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