过多的 VFE 数据流量,导致 VFE 总线溢出错误，这个有啥好的解决办法？

weixin_32333233 2022-07-21 10:42:24

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weixin_38498942 2022-07-21

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检查能否通过设置更高的总线时钟频率来增加总线带宽。例如在 MSM8916 芯片组中,VFE 生成处理后的输出帧到系统 NoC (SNoC) 总线。数据流随后被转发到总线集成内存控制器 (BIMC) 总线,暂时保存在 DDR 内存中。VFE 生成的数据流将在这两条总线形成的路径上运行。因此,SNoC 和 BMIC 总线都必须进行检查。

虚拟玩具玩具MC研究VFE脉冲形状。一组独立的示例。这是一款用于模拟和重建脉冲的玩具蒙特卡洛。这里的所有文件都是针对VFE场景的：CRRC 43ns脉冲整形在Pulse.h中定义范例01 产生一个包含有关脉冲形状信息的文件。输出是带有TGraph（脉冲形状）和3个参数的根文件，用于描述脉冲形状的尾部。该示例生成了文件数据/EmptyFileCRRC43.root。它对应于tau = 43ns的CRRC脉冲整形器。该文件是一个起点。此示例仅用于提供信息。对于CRRC 43ns整形器，无需重复此操作。范例02 产生波形并将其存储在单独的文件中。每个波形是一个幅度数组（GeV），是500 ns时间窗口中时间（ns）的函数。需要在代码中定义堆积水平和信号幅度。档案文件 data / waveform_signal_10GeV_pu_0.root data /

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 在自动驾驶技术中，目标检测是关键环节，决定了车辆能否精准识别周围环境中的物体，例如其他车辆、行人和交通标志等。而“voxelnet-master.zip”这个压缩包提供了一种基于激光雷达（LiDAR）数据的目标检测方案。VoxelNet 是一种基于体素的深度学习框架，它将三维点云数据转换为体素表示，以便利用神经网络高效处理。体素是计算机图形学中的一个概念，它相当于三维空间中的像素，类似于二维图像中的像素。在点云数据处理中，体素化是将不规则的点云数据转换为规则网格的过程，从而使传统深度学习方法能够应用。VoxelNet 利用体素化，将点云数据转化为体素立方体，并在每个体素内进行特征学习，实现对三维目标的精准检测。 VoxelNet 的核心在于其两个主要组件：体素特征编码器（Voxel Feature Encoding, VFE）和空洞卷积（Sparse Convolution）。VFE 通过多层感知机（MLP）提取每个体素内的点云特征。空洞卷积则只在非空体素上运算，减少了计算量，提升了模型效率。在 VoxelNet 的架构中，点云数据先被体素化，然后通过 VFE 提取特征，这些特征再输入到一系列空洞卷积层中，进行多尺度信息融合和目标检测。最终，模型输出目标的类别概率和三维边界框坐标，完成检测任务。与传统方法（如 PointNet 或 SECOND）相比，VoxelNet 具有更高的检测精度和更快的运行速度。这归功于其独特的体素化策略和对空洞卷积的有效利用，既保持了高精度，又降低了计算复杂度。在实际应用中，“voxelnet-master”代码库可能包含模型训练脚本、数据预处理工具、模型结构定义和评估指标等。用户需根据硬件配置和数据集调整参数，如体素大小、网络深度和训练参数等。此外，

自动驾驶领域，点云深度学习，仅用激光雷达数据实现自动驾驶场景的目标检测。

使用 CVE-2014-4321 读取内核内存。

[上传下载]BTMAS网站BT发布系统虚拟主机 v1.6.5 静态网页化版_btmas_vfe.zip

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