固高科技GXY系列XY平台在扣篮造型绘制中的应用

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0 下载量 9 浏览量 更新于2024-10-05 收藏 37KB RAR 举报
资源摘要信息: "XY.rar_xy平台_固高_固高gxy平台" 在本段描述中,涉及到的关键技术点和知识点包括: 1. 固高GXY系列XY平台:固高科技生产的GXY系列XY平台是一种常用于精密定位和运动控制的设备,它能够实现高精度的位置和运动控制。XY平台通常指的是一类可以沿着X轴和Y轴两个方向进行移动和定位的设备,广泛应用于机械臂、打印机、精密测量设备、机器人等领域。 2. KEIL编译器:KEIL是一款流行的嵌入式软件开发工具,主要用于基于ARM和8051微控制器的软件开发。它提供了一整套的集成开发环境(IDE),其中包括编译器、调试器和其他一系列的工具,使得开发者能够方便地编写、编译和调试代码。 3. 扣篮造型的绘制:描述中提到的“扣篮造型”的绘制,是指在XY平台上通过编程控制移动机械装置(例如笔、激光头等)以绘制出特定的形状。在这个案例中,可能是通过编程使机械臂在XY平面上移动,从而绘制出一个类似篮球扣篮动作的图案。 4. 源代码文件(XY.c):源代码文件通常是指用高级编程语言(如C语言)编写的代码文件。在这个案例中,"XY.c"文件应包含用于控制XY平台移动和绘制特定造型的程序代码。 5. 编译生成的文件:描述中列出了一系列文件,其中包含编译过程中生成的不同类型的文件,这些文件支持软件的开发和调试过程。例如: - .hex文件:这是一种十六进制文件格式,通常包含已编译的程序代码,用于将程序烧录进微控制器的存储器中。 - .uvopt.bak和.uvproj.bak文件:这些可能是KEIL开发环境中的项目备份文件,包含了项目设置和配置信息。 - .m.LST和.m.OBJ文件:这些文件分别可能是指编译过程中的列表文件和对象文件。 - .89.plg文件:可能是指与编译过程或项目相关的一个插件文件,或者是一个特定于KEIL环境的项目日志文件。 从上述知识点可以看出,这个案例涉及到的是一整套基于固高科技GXY系列XY平台的软件开发流程,从编写源代码到使用KEIL环境编译、调试,直至最终的程序烧录和测试。掌握这些知识点对于在自动化设备领域进行嵌入式系统开发至关重要。

上述211行附近的代码如下,请具体指出问题 def build_targets(self, p, targets): # Build targets for compute_loss(), input targets(image,class,x,y,w,h) na, nt = self.na, targets.shape[0] # number of anchors, targets tcls, tbox, indices, anch = [], [], [], [] gain = torch.ones(7, device=targets.device) # normalized to gridspace gain ai = torch.arange(na, device=targets.device).float().view(na, 1).repeat(1, nt) # same as .repeat_interleave(nt) targets = torch.cat((targets.repeat(na, 1, 1), ai[:, :, None]), 2) # append anchor indices g = 0.5 # bias off = torch.tensor([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1], # j,k,l,m # [1, 1], [1, -1], [-1, 1], [-1, -1], # jk,jm,lk,lm ], device=targets.device).float() * g # offsets for i in range(self.nl): anchors = self.anchors[i] gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]] # xyxy gain # Match targets to anchors t = targets * gain if nt: # Matches r = t[:, :, 4:6] / anchors[:, None] # wh ratio j = torch.max(r, 1. / r).max(2)[0] < self.hyp['anchor_t'] # compare # j = wh_iou(anchors, t[:, 4:6]) > model.hyp['iou_t'] # iou(3,n)=wh_iou(anchors(3,2), gwh(n,2)) t = t[j] # filter # Offsets gxy = t[:, 2:4] # grid xy gxi = gain[[2, 3]] - gxy # inverse j, k = ((gxy % 1. < g) & (gxy > 1.)).T l, m = ((gxi % 1. < g) & (gxi > 1.)).T j = torch.stack((torch.ones_like(j), j, k, l, m)) t = t.repeat((5, 1, 1))[j] offsets = (torch.zeros_like(gxy)[None] + off[:, None])[j] else: t = targets[0] offsets = 0 # Define b, c = t[:, :2].long().T # image, class gxy = t[:, 2:4] # grid xy gwh = t[:, 4:6] # grid wh gij = (gxy - offsets).long() gi, gj = gij.T # grid xy indices # Append a = t[:, 6].long() # anchor indices indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices tbox.append(torch.cat((gxy - gij, gwh), 1)) # box anch.append(anchors[a]) # anchors tcls.append(c) # class return tcls, tbox, indices, anch

2023-07-17 上传