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    Linux操作系统分析复习

    OS的正常工作依赖于存储程序原理、堆栈、中断三个部分。 linux内核从一个初始化上下文环境的函数开始执行,即start_kernel函数,创建多个进程或者fork(创建一个与原来进程几乎完全相同的进程)若干进程,我们为每个进程维护一个进程描述和以及进程间的关系PCB。 当中断发生的时候,如mykernel中就是时钟中断发生之后,接下来OS就会为各进程进行调度,利用Swich_to函数在调度队列中选取出一个适合的进程(系统会根据中断向量号来调用相应的中断异常程序)。由CPU和内核堆栈保存当前进程的各寄存器信息(CPU要做两件工作,一是将当前的eip和esp压入到当前进程的内核栈,二是将esp指向当前进程的内核栈,并将eip指向中断处理入口,进入到内核态。),将eip指向要调度的进程执行的代码区,开始执行。

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    LRNNet:轻量级FCB& SVN实时语义分割

    语义分割可以看作是一种按像素分类的任务,它将特定的预定义类别分配给图像中的每个像素。该任务在自动驾驶和图像编辑等方面具有广泛的应用前景。近年来,轻量化神经网络的发展促进了资源约束的深度学习应用和移动应用。其中许多应用都需要使用轻量化网络对语义分割进行实时、高效的预测。为了实现高效、实时的分割,本文提出了一种基于精简非局部模块(LRNNet)的轻量级网络。为了实现更轻、更高效、更强大的特征提取,在resnet-style的编码器中提出了分解卷积块。同时,提出的非局部缩减模块利用空间区域的奇异向量来实现更有代表性的非局部特征缩减集成,计算量和存储成本都大大降低。实验证明了模型在轻量级、速度快、灵敏度和准确度之间的优势权衡。LRNNet在没有额外处理和预训练的情况下,仅使用精细标注的训练数据,在GTX 1080Ti卡上参数为0.68M和71FPS,在Cityscapes测试数据集上达到72.2%mIoU。

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    LRNNet:轻量级FCB& SVN实时语义分割

    语义分割可以看作是一种按像素分类的任务,它将特定的预定义类别分配给图像中的每个像素。该任务在自动驾驶和图像编辑等方面具有广泛的应用前景。近年来,轻量化神经网络的发展促进了资源约束的深度学习应用和移动应用。其中许多应用都需要使用轻量化网络对语义分割进行实时、高效的预测。为了实现高效、实时的分割,本文提出了一种基于精简非局部模块(LRNNet)的轻量级网络。为了实现更轻、更高效、更强大的特征提取,在resnet-style的编码器中提出了分解卷积块。同时,提出的非局部缩减模块利用空间区域的奇异向量来实现更有代表性的非局部特征缩减集成,计算量和存储成本都大大降低。实验证明了模型在轻量级、速度快、灵敏度和准确度之间的优势权衡。LRNNet在没有额外处理和预训练的情况下,仅使用精细标注的训练数据,在GTX 1080Ti卡上参数为0.68M和71FPS,在Cityscapes测试数据集上达到72.2%mIoU。

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