如何捕获 KGSL 跟踪日志?

我是一棵树苗 2022-10-12 13:45:25

如何捕获 KGSL 跟踪日志? 

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weixin_38498942 2022-10-13
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生成 kgsl 跟踪事件列表
adb root
adb remount
adb shell mount -t debugfs none /sys/kernel/debug
adb shell cat /sys/kernel/debug/tracing/available_events | grep kgsl > kgsl_trace_event.txt

对感兴趣的事件编辑事件列表以获取log
应用 kgsl 跟踪事件
adb push kgsl_trace_event.txt /sys/kernel/debug/tracing/set_event
重现问题时捕获 kgsl 跟踪事件
adb shell cat /sys/kernel/debug/tracing/trace_pipe | tee trace_log.txt

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[腈纶(acrylic), 棉(cotton), 雪纺(crepe), 牛仔(denim), 皮革(leather), 亚麻(linen), 尼龙(nylon), 丝绸(silk)] · 训练集:254 张 · 验证集:100 张 · 测试集:51 张 · 总计:405 张 该数据集聚焦于高精度纺织品面料材质识别场景,专为服装制造、纺织质检与智能零售等环节中对布料种类的快速准确判别需求而构建,具有明确的工业应用导向与实用价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 71 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8112** mAP50-95 | 0.8063 Precision | 0.8162 Recall | 0.7480 train/box_loss | 0.1215 train/cls_loss | 0.5972 val/box_loss | 0.1691 val/cls_loss | 1.7964 【训练过程分析】 从一开始,训练过程的曲线图就给我留下了深刻的印象。开始的几轮,loss 值快速下降,模型仿佛找到了自己的节奏,准确率的提升明显。在最初的20轮里,训练曲线像是在说,一切都在按部就班地进行,模型似乎在享受着这个阶段的平滑下降,每一轮都向着最佳值一点点逼近。然而,到了第25轮之后,loss 下降的速度突然... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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