DSP编程实战：TI VLIB库在DM6437上的金字塔分解

版权申诉
DSP编程
C/C++
0 下载量 170 浏览量 更新于2024-11-19 收藏 525KB RAR 举报
资源摘要信息:"本资源提供了关于TI公司提供的VLIB库函数中金字塔分解函数的使用说明和运行环境要求。该资源主要用于在DM6437处理器上进行DSP编程，使用的编程语言为C/C++。" 在详细说明标题和描述中所说的知识点之前，首先需要了解几个关键概念： DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）是一种利用计算机或其他数字设备，对信号进行采集、分析、处理、传输和重现的技术。DSP因其高速运算和实时处理的特点，在通信、雷达、声纳、音频和视频信号处理等领域有着广泛的应用。 VLIB（Vision Library）是德州仪器（Texas Instruments，简称TI）开发的一套用于其DSP处理器的视觉处理库。它提供了一系列高效的图像处理函数，其中包括图像滤波、特征提取、形态学操作以及金字塔分解等算法。这些函数是为了帮助开发者更快地开发图像处理相关的应用程序而设计的。 标题中的"Pyramid.rar"表示这是一个涉及图像金字塔分解的压缩包资源文件。图像金字塔是一种图像多尺度表示方法，它通过连续地对图像进行下采样（即减少图像的分辨率），从而得到一系列不同分辨率的图像。这种技术在计算机视觉领域中非常有用，特别是在图像缩放、特征检测、图像融合以及图像分割等应用中。 描述中提到的“TI公司提供的VLIB库函数，这个是金字塔分解函数，可以在DM6437上运行”，意味着这个资源包含的是德州仪器公司的视觉处理库中的一个特定函数，专门用于进行图像金字塔的分解处理。DM6437是德州仪器推出的一款高性能数字媒体处理器，它集成了一个C64x+DSP内核，支持多种接口和外设，非常适合执行复杂的数字信号处理任务。 压缩包文件的文件名称列表为"test07 Pyramid"，这表明压缩包中可能包含一个名为"test07"的测试程序或示例程序，该程序用于演示如何使用VLIB库中的金字塔分解函数，以及可能的输出结果或预期效果。 在C/C++编程语言中，实现图像金字塔分解通常涉及对图像数据的反复滤波和降采样处理。这要求开发者对C/C++编程有深入的理解，同时也需要对图像处理的相关知识有一定的掌握。 从这份资源中可以提取的知识点包括： 1. DSP编程的基本概念和重要性。 2. 图像金字塔分解的原理和应用。 3.德州仪器公司的VLIB视觉处理库及其功能。 4. 在DM6437平台上进行DSP编程的环境和条件。 5. C/C++在图像处理中的应用。 6. 通过实际的编程示例（如"test07"）来理解和掌握如何使用VLIB库函数进行图像金字塔分解。 为了有效地使用这份资源，开发者需要具备一定的DSP基础，熟悉C/C++语言，了解德州仪器的DM6437处理器以及其开发环境，并且掌握VLIB库的使用方法。此外，理解图像处理的相关知识也是必要的，因为这有助于更好地将这些函数应用于实际问题中。

class TemporalBlock(nn.Module): """ Temporal block with the following layers: - 2x3x3, 1x3x3, spatio-temporal pyramid pooling - dropout - skip connection. """ def __init__(self, in_channels, out_channels=None, use_pyramid_pooling=False, pool_sizes=None): super().__init__() self.in_channels = in_channels self.half_channels = in_channels // 2 self.out_channels = out_channels or self.in_channels self.kernels = [(2, 3, 3), (1, 3, 3)] # Flag for spatio-temporal pyramid pooling self.use_pyramid_pooling = use_pyramid_pooling # 3 convolution paths: 2x3x3, 1x3x3, 1x1x1 self.convolution_paths = [] for kernel_size in self.kernels: self.convolution_paths.append( nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels), CausalConv3d(self.half_channels, self.half_channels, kernel_size=kernel_size), ) ) self.convolution_paths.append(conv_1x1x1_norm_activated(self.in_channels, self.half_channels)) self.convolution_paths = nn.ModuleList(self.convolution_paths) agg_in_channels = len(self.convolution_paths) * self.half_channels if self.use_pyramid_pooling: assert pool_sizes is not None, "setting must contain the list of kernel_size, but is None." reduction_channels = self.in_channels // 3 self.pyramid_pooling = PyramidSpatioTemporalPooling(self.in_channels, reduction_channels, pool_sizes) agg_in_channels += len(pool_sizes) * reduction_channels # Feature aggregation self.aggregation = nn.Sequential( conv_1x1x1_norm_activated(agg_in_channels, self.out_channels),) if self.out_channels != self.in_channels: self.projection = nn.Sequential( nn.Conv3d(self.in_channels, self.out_channels, kernel_size=1, bias=False), nn.BatchNorm3d(self.out_channels), ) else: self.projection = None网络结构是什么？

2023-06-10 上传
如果 use_pyramid_pooling 参数为 True，则会添加一个 spatio-temporal pyramid pooling 层，对输入进行空间和时间维度的金字塔池化，提取多尺度特征，其中 pool_sizes 参数指定了池化核的大小。 最后，特征聚合层...

temporal_in_channels, self.receptive_field, input_shape=self.bev_size, start_out_channels=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.START_OUT_CHANNELS, extra_in_channels=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.EXTRA_IN_CHANNELS, n_spatial_layers_between_temporal_layers=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.INBETWEEN_LAYERS, use_pyramid_pooling=self.cfg.MODEL.TEMPORAL_MODEL.PYRAMID_POOLING,这些参数都是什么含义？

2023-06-10 上传
这些参数是针对一个名为"temporal_model"的模型的配置参数，具体含义如下： - temporal_in_channels：输入到temporal_model的通道数。...- use_pyramid_pooling：是否在temporal_model中使用金字塔池化。

如何使用pyramid.arima.auto_arima()

2024-10-24 上传
`pyramid.arima.auto_arima()`是`prophet-arima`库（由Facebook开发）的一部分，它提供了一个方便的接口来自动估计ARIMA模型的超参数，包括p（自回归阶数）、d（差分阶数）和q（移动平均阶数）。这个函数是基于信息...

帮我生成一个拉普拉斯金字塔图像的c++代码

2023-05-18 上传
cout << "Usage: ./laplacian_pyramid <image_path>" ; return -1; } Mat src = imread(argv[1], IMREAD_GRAYSCALE); if (src.empty()) { cout ; return -1; } vector<Mat> pyramid, laplacian_pyramid; ...

def forward(self, *inputs): (x,) = inputs x_paths = [] for conv in self.convolution_paths: x_paths.append(conv(x)) x_residual = torch.cat(x_paths, dim=1) if self.use_pyramid_pooling: x_pool = self.pyramid_pooling(x) x_residual = torch.cat([x_residual, x_pool], dim=1) x_residual = self.aggregation(x_residual) if self.out_channels != self.in_channels: x = self.projection(x) x = x + x_residual return x网络计算过程

2023-06-10 上传
如果 use_pyramid_pool 为 True，则对输入进行 spatio-temporal pyramid pooling 操作，并将池化的结果与 x_residual 拼接起来。最后，将拼接后的张量 x_residual 通过一个 1x1x1 卷积层进行特征聚合，并将聚合的...

pyramid vision transformer: a

2023-08-22 上传
Pyramid Vision Transformer (PVT)是一种用于密集预测的通用backbone，它是一种基于Transformer的设计。PVT的整体架构包括了Transformer编码器和其他细节。PVT的设计使得它可以应用于图像分类、目标检测和实例分割等...

请修改此处代码function img = reconstruct_laplacian_pyramid(lap_pyramid) n_levels = length(lap_pyramid); img = lap_pyramid{n_levels}; for i = n_levels-1:-1:1 % 上采样后一层并加上当前层 upsampled = imresize(img, 2); img = lap_pyramid{i} + upsampled; end end

2023-05-24 上传
function img = reconstruct_laplacian_pyramid(lap_pyramid) n_levels = length(lap_pyramid); img = lap_pyramid{n_levels}; for i = n_levels-1:-1:1 % 上采样后一层并加上当前层 upsampled = imresize(img,...

yolov5 sppf全称

2023-09-03 上传
根据给出的引用内容，YOLOv5 SPPF的全称是"空间金字塔池化模块-快速(Spatial Pyramid Pooling - Fast)"。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title...

class SPPF(nn.Module): # Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher def __init__(self, c1, c2, k=5): # equivalent to SPP(k=(5, 9, 13)) super().__init__() c_ = c1 // 2 # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1) self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2) def forward(self, x): x = self.cv1(x) with warnings.catch_warnings(): warnings.simplefilter('ignore') # suppress torch 1.9.0 max_pool2d() warning y1 = self.m(x) y2 = self.m(y1) return self.cv2(torch.cat((x, y1, y2, self.m(y2)), 1))这些代码什么意思

2023-06-08 上传
这段代码实现了一个SPPF层，用于YOLOv5的目标检测网络。SPPF层是一种空间金字塔池化层，可以在不同尺度上汇聚特征信息，使得网络可以对不同大小的目标进行检测。 具体来说，这个SPPF层的输入是一个大小为(c1, H, W)...

用java写一个冒泡排序

2023-03-31 上传
self.pyramid_conv4 = nn.Conv2d(num_filters*2 num_filters*2, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pyramid_conv5 = nn.Conv2d(num_filters, num_filters*2, kernel_size=, stride=1, padding=1) self....
pudn01
  • 粉丝: 48
  • 资源: 4万+
上传资源 快速赚钱

最新资源