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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 CrossEntr

ENet: 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