timescale 1ns / 1ps module prior_encoder(r,y); input[4:0] r; output reg[2:0] y; always@ * casex(r) 5'b1????: y=3'b111; 5'b01???: y=3'b110; 5'b001??: y=3'b101; 5'b0001?: y=3'b100; 5'b00001: y=3'b011; default: y=3'b010; endcase 解释用法
时间: 2024-04-04 08:29:49 浏览: 20
这是一个 Verilog HDL 代码段,表示一个叫做 prior_encoder 的模块。它有两个端口:一个 5 位宽的输入端口 r,一个 3 位宽的输出端口 y。
在 always 代码块中,使用了 casex 语句,它将输入信号 r 的值与不同的模式进行比较,并根据匹配的模式为输出 y 赋值。casex 语句中的“?”通配符表示任何值。具体地:
- 如果 r 的值是以 1 开头的任意 4 位二进制数,则 y 被赋值为 3'b111。
- 如果 r 的值是以 01 开头的任意 3 位二进制数,则 y 被赋值为 3'b110。
- 如果 r 的值是以 001 开头的任意 3 位二进制数,则 y 被赋值为 3'b101。
- 如果 r 的值是以 0001 开头的任意 4 位二进制数,则 y 被赋值为 3'b100。
- 如果 r 的值是以 00001 开头的任意 5 位二进制数,则 y 被赋值为 3'b011。
- 如果 r 的值不匹配上述任何一种情况,则 y 被赋值为 3'b010。
这段代码的功能是对 5 位宽输入信号 r 进行编码,并将编码结果输出到 3 位宽输出信号 y 中。
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architecture: PicoDet #pretrain_weights: LCNet_x1_5_pretrained.pdparams PicoDet: backbone: LCNet neck: LCPAN head: PicoHeadV2 LCNet: scale: 0.75 feature_maps: [3, 4, 5] LCPAN: out_channels: 96 use_depthwise: True num_features: 4 PicoHeadV2: conv_feat: name: PicoFeat feat_in: 96 feat_out: 96 num_convs: 2 num_fpn_stride: 4 norm_type: bn share_cls_reg: True use_se: True fpn_stride: [4,8, 16, 32] feat_in_chan: 96 prior_prob: 0.01 reg_max: 7 cell_offset: 0.5 grid_cell_scale: 5.0 static_assigner_epoch: 100 use_align_head: True static_assigner: name: ATSSAssigner topk: 4 force_gt_matching: False assigner: name: TaskAlignedAssigner topk: 13 alpha: 1.0 beta: 6.0 loss_class: name: VarifocalLoss use_sigmoid: False iou_weighted: True loss_weight: 1.0 loss_dfl: name: DistributionFocalLoss loss_weight: 0.5 loss_bbox: name: SIoULoss loss_weight: 2 nms: name: MultiClassNMS nms_top_k: 100 keep_top_k: 10 score_threshold: 0.025 nms_threshold: 0.6 在这份文件中该怎么修改anchor的大小和数量
在这份文件中,修改anchor的大小和数量需要在PicoHeadV2中进行修改。具体来说,可以修改下面几个参数:
- fpn_stride:这是一个列表,表示每个特征图的步长。可以根据需要修改步长来调整anchor的大小和数量。
- prior_prob:这是一个浮点数,表示先验框中目标的先验概率。可以根据需要调整先验概率来调整anchor的数量。
- reg_max:这是一个整数,表示先验框的最大尺寸,单位是像素。可以根据需要调整最大尺寸来调整anchor的大小。
- cell_offset:这是一个浮点数,表示先验框的中心点偏移量。可以根据需要调整偏移量来调整anchor的位置。
需要注意的是,修改这些参数可能会对模型的性能产生影响,需要进行实验来确定最佳的参数值。
from .utils.prior_box import PriorBox ImportError: attempted relative import with no known parent package
这个错误通常出现在Python中使用相对导入时,导入的模块不能正确地找到其父包。可能的原因是当前运行环境中缺少必要的依赖或者你的导入路径不正确。
你可以尝试以下几个解决方法:
1. 将该模块所在的文件夹添加到sys.path中。例如:
```
import sys
sys.path.append('/path/to/parent/folder/')
from .utils.prior_box import PriorBox
```
2. 使用绝对导入。例如:
```
from package.utils.prior_box import PriorBox
```
其中,`package`代表该模块所在的包名,需要根据实际情况修改。
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