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BCM以太网驱动初始化简要
环境 BCM6756驱动程序。 驱动初始化 源码路径： bcmdrivers/opensource/net/enet/impl7/ 以下为BCM网卡驱动初始化的概要。初始化工作主要在bcm_enet_init_post函数中，该驱动适配了支持设备树和不支持设备树两种，不支持设备树的情况下，bcm_enet_init直接调用bcm_enet_init_post完NXP i.MX6 ARM-Linux 修改RGMII成RMII
作者：陈善焕 项目场景： 在眺望电子TW-IMX6DL-EVM开发板上将默认的千兆以太网接口改成百兆以太网接口： 编译环境及开发包： 主机：ubuntu18.04 交叉编译器：arm-linux-gnueabihf-gcc QT5.12.8：qt-everywhere-opensource-src-5.12.8 开发板：TW-IMX6DL-EVM Linux：Linux-4.1.15 串口工具：Xsh机器学习笔记 - 使用ENet架构执行语义分割
ENet简述 https://github.com/TimoSaemann/ENet ENet 的主要优点之一是它的速度快 — 快 18 倍，并且需要的参数少 79 倍，但与较大的模型相比，具有相似或更好的精度。模型大小本身只有3.2MB！ ENet 语义分割架构 参考代码 https://github.com/zihaozhang9/ENet cityscapes分割效果实时语义分割——ENET
ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real-Time Semantic Segmentation 感觉实现的框架还是挺繁琐，精度不够的赶脚，利用的技巧：残差（通常残差+组卷积技巧提精度） 看评论需求复现，该模型暂时不复现了，好像没啥意义。语义分割之ENet, LinkNet
作业内容： 1：文字回答：简述实时分割算法常用思想 实时分割要在保证分割准确性不会过低的前提下， 尽可能减少参数，压缩模型，因此实时网络对硬件设备的要求不高且省时。 实时分割算法常用思想有： 1）替换主网络： ResNet101或ResNet50替换为ResNet34或ResNet18 2）减少通道数：避免出现2048，1024等过Enet、refinenet多类别的语义分割的loss
1、语义分割的loss再pytorch里有两个方式计算，其效果是一样的。 A、使用CrossEntropyLoss(): # Intialize ENet model = ENet(num_classes).to(device) # Check if the network architecture is correct print(model) # We are going to use the CrossEntrENet: A deep neural network architecture for real-time semantic segmentation
ENet: A deep neural network architecture for real-time semantic segmentation Abstract: 18x faster,75x less flops,79x less param 卷积Param: 0.37m 模型参数： 0.7m 卷积参数和模型参数是不一样的 1.Introduction 为了减少内核调用和唇齿操作，作者的网络架构没有使用bia