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使用跨界模型Transformer来做物体检测!

vision263com 来源:迈微研习社 作者:迈微研习社 2021-06-10 16:04 次阅读

这是一个Facebook的目标检测Transformer (DETR)的完整指南。

介绍

DEtection TRansformer (DETR)是Facebook研究团队巧妙地利用了Transformer 架构开发的一个目标检测模型。在这篇文章中,我将通过分析DETR架构的内部工作方式来帮助提供一些关于它的直觉。

下面,我将解释一些结构,但是如果你只是想了解如何使用模型,可以直接跳到代码部分。

结构

DETR模型由一个预训练的CNN骨干(如ResNet)组成,它产生一组低维特征集。这些特征被格式化为一个特征集合并添加位置编码,输入一个由Transformer组成的编码器和解码器中,和原始的Transformer论文中描述的Encoder-Decoder的使用方式非常的类似。

解码器的输出然后被送入固定数量的预测头,这些预测头由预定义数量的前馈网络组成。每个预测头的输出都包含一个类预测和一个预测框。损失是通过计算二分匹配损失来计算的。

该模型做出了预定义数量的预测,并且每个预测都是并行计算的。

CNN主干

假设我们的输入图像,有三个输入通道。CNN backbone由一个(预训练过的)CNN(通常是ResNet)组成,我们用它来生成C个具有宽度W和高度H的低维特征(在实践中,我们设置C=2048, W=W₀/32和H=H₀/32)。

这留给我们的是C个二维特征,由于我们将把这些特征传递给一个transformer,每个特征必须允许编码器将每个特征处理为一个序列的方式重新格式化。这是通过将特征矩阵扁平化为H⋅W向量,然后将每个向量连接起来来实现的。

扁平化的卷积特征再加上空间位置编码,位置编码既可以学习,也可以预定义。

The Transformer

Transformer几乎与原始的编码器-解码器架构完全相同。不同之处在于,每个解码器层并行解码N个(预定义的数目)目标。该模型还学习了一组N个目标的查询,这些查询是(类似于编码器)学习出来的位置编码。

目标查询

下图描述了N=20个学习出来的目标查询(称为prediction slots)如何聚焦于一张图像的不同区域。

“我们观察到,在不同的操作模式下,每个slot 都会学习特定的区域和框大小。“ —— DETR的作者

理解目标查询的直观方法是想象每个目标查询都是一个人。每个人都可以通过注意力来查看图像的某个区域。一个目标查询总是会问图像中心是什么,另一个总是会问左下角是什么,以此类推。

使用PyTorch实现简单的DETR

import torch

import torch.nn as nn

from torchvision.models import resnet50

class SimpleDETR(nn.Module):

“”“

Minimal Example of the Detection Transformer model with learned positional embedding

”“”

def __init__(self, num_classes, hidden_dim, num_heads,

num_enc_layers, num_dec_layers):

super(SimpleDETR, self).__init__()

self.num_classes = num_classes

self.hidden_dim = hidden_dim

self.num_heads = num_heads

self.num_enc_layers = num_enc_layers

self.num_dec_layers = num_dec_layers

# CNN Backbone

self.backbone = nn.Sequential(

*list(resnet50(pretrained=True).children())[:-2])

self.conv = nn.Conv2d(2048, hidden_dim, 1)

# Transformer

self.transformer = nn.Transformer(hidden_dim, num_heads,

num_enc_layers, num_dec_layers)

# Prediction Heads

self.to_classes = nn.Linear(hidden_dim, num_classes+1)

self.to_bbox = nn.Linear(hidden_dim, 4)

# Positional Encodings

self.object_query = nn.Parameter(torch.rand(100, hidden_dim))

self.row_embed = nn.Parameter(torch.rand(50, hidden_dim // 2)

self.col_embed = nn.Parameter(torch.rand(50, hidden_dim // 2))

def forward(self, X):

X = self.backbone(X)

h = self.conv(X)

H, W = h.shape[-2:]

pos_enc = torch.cat([

self.col_embed[:W].unsqueeze(0).repeat(H,1,1),

self.row_embed[:H].unsqueeze(1).repeat(1,W,1)],

dim=-1).flatten(0,1).unsqueeze(1)

h = self.transformer(pos_enc + h.flatten(2).permute(2,0,1),

self.object_query.unsqueeze(1))

class_pred = self.to_classes(h)

bbox_pred = self.to_bbox(h).sigmoid()

return class_pred, bbox_pred

二分匹配损失 (Optional)

让为预测的集合,其中是包括了预测类别(可以是空类别)和包围框的二元组,其中上划线表示框的中心点, 和表示框的宽和高。

设y为ground truth集合。假设y和ŷ之间的损失为L,每一个yᵢ和ŷᵢ之间的损失为Lᵢ。由于我们是在集合的层次上工作,损失L必须是排列不变的,这意味着无论我们如何排序预测,我们都将得到相同的损失。因此,我们想找到一个排列,它将预测的索引映射到ground truth目标的索引上。在数学上,我们求解:

计算的过程称为寻找最优的二元匹配。这可以用匈牙利算法找到。但为了找到最优匹配,我们需要实际定义一个损失函数,计算和之间的匹配成本。

回想一下,我们的预测包含一个边界框和一个类。现在让我们假设类预测实际上是一个类集合上的概率分布。那么第i个预测的总损失将是类预测产生的损失和边界框预测产生的损失之和。作者在http://arxiv.org/abs/1906.05909中将这种损失定义为边界框损失和类预测概率的差异:

其中,是的argmax,是是来自包围框的预测的损失,如果,则表示匹配损失为0。

框损失的计算为预测值与ground truth的L₁损失和的GIOU损失的线性组合。同样,如果你想象两个不相交的框,那么框的错误将不会提供任何有意义的上下文(我们可以从下面的框损失的定义中看到)。

其中,λᵢₒᵤ和是超参数。注意,这个和也是面积和距离产生的误差的组合。为什么会这样呢?

可以把上面的等式看作是与预测相关联的总损失,其中面积误差的重要性是λᵢₒᵤ,距离误差的重要性是。

现在我们来定义GIOU损失函数。定义如下:

由于我们从已知的已知类的数目来预测类,那么类预测就是一个分类问题,因此我们可以使用交叉熵损失来计算类预测误差。我们将损失函数定义为每N个预测损失的总和:

为目标检测使用DETR

在这里,你可以学习如何加载预训练的DETR模型,以便使用PyTorch进行目标检测。

加载模型

首先导入需要的模块。

# Import required modules

import torch

from torchvision import transforms as T import requests # for loading images from web

from PIL import Image # for viewing images

import matplotlib.pyplot as plt

下面的代码用ResNet50作为CNN骨干从torch hub加载预训练的模型。其他主干请参见DETRgithub:https://github.com/facebookresearch/detr

detr = torch.hub.load(‘facebookresearch/detr’,

‘detr_resnet50’,

pretrained=True)

加载一张图像

要从web加载图像,我们使用requests库:

url = ‘https://www.tempetourism.com/wp-content/uploads/Postino-Downtown-Tempe-2.jpg’ # Sample imageimage = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) plt.imshow(image)

plt.show()

设置目标检测的Pipeline

为了将图像输入到模型中,我们需要将PIL图像转换为张量,这是通过使用torchvision的transforms库来完成的。

transform = T.Compose([T.Resize(800),

T.ToTensor(),

T.Normalize([0.485, 0.456, 0.406],

[0.229, 0.224, 0.225])])

上面的变换调整了图像的大小,将PIL图像进行转换,并用均值-标准差对图像进行归一化。其中[0.485,0.456,0.406]为各颜色通道的均值,[0.229,0.224,0.225]为各颜色通道的标准差。

我们装载的模型是预先在COCO Dataset上训练的,有91个类,还有一个表示空类(没有目标)的附加类。我们用下面的代码手动定义每个标签:

CLASSES =

[‘N/A’, ‘Person’, ‘Bicycle’, ‘Car’, ‘Motorcycle’, ‘Airplane’, ‘Bus’, ‘Train’, ‘Truck’, ‘Boat’, ‘Traffic-Light’, ‘Fire-Hydrant’, ‘N/A’, ‘Stop-Sign’, ‘Parking Meter’, ‘Bench’, ‘Bird’, ‘Cat’, ‘Dog’, ‘Horse’, ‘Sheep’, ‘Cow’, ‘Elephant’, ‘Bear’, ‘Zebra’, ‘Giraffe’, ‘N/A’, ‘Backpack’, ‘Umbrella’, ‘N/A’, ‘N/A’, ‘Handbag’, ‘Tie’, ‘Suitcase’, ‘Frisbee’, ‘Skis’, ‘Snowboard’, ‘Sports-Ball’, ‘Kite’, ‘Baseball Bat’, ‘Baseball Glove’, ‘Skateboard’, ‘Surfboard’, ‘Tennis Racket’, ‘Bottle’, ‘N/A’, ‘Wine Glass’, ‘Cup’, ‘Fork’, ‘Knife’, ‘Spoon’, ‘Bowl’, ‘Banana’, ‘Apple’, ‘Sandwich’, ‘Orange’, ‘Broccoli’, ‘Carrot’, ‘Hot-Dog’, ‘Pizza’, ‘Donut’, ‘Cake’, ‘Chair’, ‘Couch’, ‘Potted Plant’, ‘Bed’, ‘N/A’, ‘Dining Table’, ‘N/A’,‘N/A’, ‘Toilet’, ‘N/A’, ‘TV’, ‘Laptop’, ‘Mouse’, ‘Remote’, ‘Keyboard’, ‘Cell-Phone’, ‘Microwave’, ‘Oven’, ‘Toaster’, ‘Sink’, ‘Refrigerator’, ‘N/A’, ‘Book’, ‘Clock’, ‘Vase’, ‘Scissors’, ‘Teddy-Bear’, ‘Hair-Dryer’, ‘Toothbrush’]

如果我们想输出不同颜色的边框,我们可以手动定义我们想要的RGB格式的颜色

COLORS = [

[0.000, 0.447, 0.741],

[0.850, 0.325, 0.098],

[0.929, 0.694, 0.125],

[0.494, 0.184, 0.556],

[0.466, 0.674, 0.188],

[0.301, 0.745, 0.933]

格式化输出

我们还需要重新格式化模型的输出。给定一个转换后的图像,模型将输出一个字典,包含100个预测类的概率和100个预测边框。

每个包围框的形式为(x, y, w, h),其中(x,y)为包围框的中心(包围框是单位正方形[0,1]×[0,1]), w, h为包围框的宽度和高度。因此,我们需要将边界框输出转换为初始和最终坐标,并重新缩放框以适应图像的实际大小。

下面的函数返回边界框端点:

# Get coordinates (x0, y0, x1, y0) from model output (x, y, w, h)def get_box_coords(boxes):

x, y, w, h = boxes.unbind(1)

x0, y0 = (x - 0.5 * w), (y - 0.5 * h)

x1, y1 = (x + 0.5 * w), (y + 0.5 * h)

box = [x0, y0, x1, y1]

return torch.stack(box, dim=1)

我们还需要缩放了框的大小。下面的函数为我们做了这些:

# Scale box from [0,1]x[0,1] to [0, width]x[0, height]def scale_boxes(output_box, width, height):

box_coords = get_box_coords(output_box)

scale_tensor = torch.Tensor(

[width, height, width, height]).to(

torch.cuda.current_device()) return box_coords * scale_tensor

现在我们需要一个函数来封装我们的目标检测pipeline。下面的detect函数为我们完成了这项工作。

# Object Detection Pipelinedef detect(im, model, transform):

device = torch.cuda.current_device()

width = im.size[0]

height = im.size[1]

# mean-std normalize the input image (batch-size: 1)

img = transform(im).unsqueeze(0)

img = img.to(device)

# demo model only support by default images with aspect ratio between 0.5 and 2 assert img.shape[-2] 《= 1600 and img.shape[-1] 《= 1600, # propagate through the model

outputs = model(img) # keep only predictions with 0.7+ confidence

probas = outputs[‘pred_logits’].softmax(-1)[0, :, :-1]

keep = probas.max(-1).values 》 0.85

# convert boxes from [0; 1] to image scales

bboxes_scaled = scale_boxes(outputs[‘pred_boxes’][0, keep], width, height) return probas[keep], bboxes_scaled

现在,我们需要做的是运行以下程序来获得我们想要的输出:

probs, bboxes = detect(image, detr, transform)

绘制结果

现在我们有了检测到的目标,我们可以使用一个简单的函数来可视化它们。

# Plot Predicted Bounding Boxesdef plot_results(pil_img, prob, boxes,labels=True):

plt.figure(figsize=(16,10))

plt.imshow(pil_img)

ax = plt.gca()

for prob, (x0, y0, x1, y1), color in zip(prob, boxes.tolist(), COLORS * 100): ax.add_patch(plt.Rectangle((x0, y0), x1 - x0, y1 - y0,

fill=False, color=color, linewidth=2))

cl = prob.argmax()

text = f‘{CLASSES[cl]}: {prob[cl]:0.2f}’

if labels:

ax.text(x0, y0, text, fontsize=15,

bbox=dict(facecolor=color, alpha=0.75))

plt.axis(‘off’)

plt.show()

现在可以可视化结果:

plot_results(image, probs, bboxes, labels=True)

Colab地址:

https://colab.research.google.com/drive/1W8-2FOdawjZl3bGIitLKgutFUyBMA84q#scrollTo=bm0eDi8lwt48&uniqifier=2

编辑:jq

原文标题:跨界模型!使用Transformer来做物体检测

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    具有运动式机械组件的系统通常有必要对正在旋转的东西进行测定。 在汽车中,要使用车速表、牵引控制....
    的头像 电子设计 发表于 11-24 10:05 328次 阅读

    51单片机~数码管电路原理分析,计算,编码表完整版,显示代码,中文命名.c文件报错问题

    数码管电路原理分析,计算,编码表数码管简介:2. 电路分析:(原理如图)==74H573芯片原理分析....
    发表于 11-23 16:22 54次 阅读
    51单片机~数码管电路原理分析,计算,编码表完整版,显示代码,中文命名.c文件报错问题

    平衡小车—编码器使用教程与测速原理

    文章目录1.编码器概述2.编码器原理3.编码器接线说明4.编码器软件四倍频技术5.单片机如何采集编码....
    发表于 11-22 19:51 146次 阅读
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    STM32f4日记5之AB相编码器测速实验(TIM定时器的编码器模式使用)

    STM32f4日记5之AB相编码器测速实验(TIM定时器的编码器模式使用)板子:stm32f407z....
    发表于 11-22 18:51 100次 阅读
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    机器视觉在线检测表面缺陷 准确标注瑕疵位置筛选问题商品

    无锡市东富达Smart Vision系统视觉监测可对产品进行双面检测,准确标注瑕疵位置筛选问题商品,....
    发表于 11-22 16:43 216次 阅读
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    超详细旋转编码器怎么选型

    近年来随着仪器的快速发展,编码器在生产中起到很大的作用,市场上应用比例也比较高,主要应用于机床、电梯....
    发表于 11-22 11:39 383次 阅读

    电子学报第七期《一种可配置的CNN协加速器的FPGA实现方法》

    电子学报第七期《一种可配置的CNN协加速器的FPGA实现方法》
    发表于 11-18 16:31 56次 阅读

    旋转编码器与PIC单片机接口

    旋转编码器与PIC单片机接口旋转编码器 是一种输入装置,其帮助用户与系统进行交互。它看起来更像是一个....
    发表于 11-16 12:51 136次 阅读
    旋转编码器与PIC单片机接口

    从编码器开始提高伺服性能—高性能磁编码器芯片

    电子发烧友网报道(文/李宁远)在伺服驱动器位置传感器的设计上,通常需要具有高EMC抗扰度和较少的外机....
    的头像 电子发烧友网 发表于 11-13 10:02 907次 阅读

    从编码器开始提高伺服性能—高性能磁编码器芯片

    在编码器设计上,无论是绝对式还是增量式,通常都采用光学或磁性两种测量原理之一。光学编码器是之前高分辨....
    的头像 Robot Vision 发表于 11-12 08:00 1564次 阅读
    从编码器开始提高伺服性能—高性能磁编码器芯片

    同茂音圈电机模组中编码器的作用

    昆山同茂电子有限公司深耕音圈电机模组十余年
    发表于 11-10 15:31 93次 阅读

    用OpenCV搭建活体检测器教程

    照片、视频中的人脸有时也能骗过一些不成熟的人脸识别系统,让人们对人脸解锁的安全性产生很大怀疑。在这篇....
    的头像 机器视觉智能检测 发表于 11-05 15:54 669次 阅读
    用OpenCV搭建活体检测器教程

    BCM54210S 单端口RGMII SGMII千兆以太网收发器

    Broadcom® BCM54210S是一款完全集成的千兆铜缆/光纤收发器,支持节能以太网(EEE),同步以太网(SyncE)和IEEE 1588v2标准。 PHY执行10BASE-T,100BASE-FX,100BASE-TX,1000BASE-T,1000BASE-X,SGMII-Slave以及标准5类非屏蔽双绞线(UTP)电缆的所有物理层功能。 BCM54210S支持SGMII和RGMII行业标准。 BCM54210S基于Broadcom成熟的数字信号处理器技术,结合了数字自适应均衡器,ADC,锁相环(PLL),线路驱动器,编码器,解码器,回声消除器,串扰消除器以及集成的所有其他所需支持电路成一个单片CMOS芯片。 BCM54210S设计用于在最坏情况的5类电缆设备上可靠运行,可自动与电线另一端的任何收发器协商,以达成运行速度。 PHY还可以评估双绞线的状况,以确保接线可以支持千兆位速度的操作,以及检测和纠正大多数常见的接线问题。该设备持续监控接线和对方收发器,并在系统检测到可靠操作的潜在问题时向系统发出警报。  功能  • SGMII或RGMII接口• RGMII:1.8V HSTL,2.5V CMOS或3.3V CMOS •使用内部稳压器支...
    发表于 07-04 10:10 381次 阅读
    BCM54210S 单端口RGMII SGMII千兆以太网收发器

    BCM54194 四路SGMII / QSGMII铜缆/光纤千兆以太网收发器

    Broadcom® BCM54194是一款完全集成的四千兆位收发器,在所有四个端口上均具有标准兼容的IEEE 802.1AE MACsec功能。该器件旨在为未来和以前的交换芯片提供超出IEEE 802.1AE MACsec标准要求的链路安全解决方案。 BCM54194可以支持受控MACsec加密的帧和不受控制的帧。  功能还包括支持铜缆或光纤模式。  PHY执行所有物理层功能在10BASE-T,100BASE-TX和1000BASE-T的标准5e类UTP电缆上。  在光纤模式下,PHY执行100BASE-FX的所有物理层功能, 1000BASE-X和SGMII-Slave。  BCM54194 MAC接口旨在支持SGMII / QSGMII行业标准。  BCM54194基于经过验证的Broadcom的数字信号处理器技术,将数字自适应均衡器,ADC,锁相环,线路驱动器,编码器,解码器,回声消除器,串扰消除器以及所有其他所需的支持电路集成到单个单片CMOS芯片中。  BCM54194专为在最差情况下的5e类电缆设备上可靠运行而设计,可自动协商w在电线另一端的任何收发器都要达成运行速度。 PHY还可以评估双绞线的状况,以确保接线能够支持千兆位速度的操作,并检测...
    发表于 07-04 10:10 360次 阅读
    BCM54194 四路SGMII / QSGMII铜缆/光纤千兆以太网收发器

    BCM54180 八路SGMII铜缆千兆以太网收发器

    Broadcom® BCM54180是一款完全集成的八通道千兆位收发器。 PHY在标准的5类UTP电缆上执行所有物理层功能,适用于10BASE-T,100BASE-TX和1000BASE-T。  BCM54180旨在支持SGMII行业标准。   BCM54180基于Broadcom成熟的数字信号处理器技术,结合了数字自适应均衡器,ADC,锁相环,线路驱动器,编码器,解码器,回声消除器,串扰消除器以及集成到其中的所有其他所需支持电路一个单片CMOS芯片。 BCM54180设计用于在最坏情况的5类电缆设备上可靠运行,可自动与电线另一端的任何收发器协商,以达成运行速度。 PHY还可以评估双绞线的状况,以确保接线可以支持千兆位速度的操作,并检测和纠正大多数常见的接线问题。该设备持续监控接线和对方收发器,并在系统检测到可靠操作的潜在问题时向系统发出警报。  功能  SGMII接口 支持以下铜线接口: 1000BASE-T,100BASE-TX和10BASE-T 节能以太网(EEE)IEEE 802.3az 对本地EEE MAC的支持 使用AutogrEEEn®支持传统的非EEE MAC;模式 符合IEEE 1588v2标准 一步时钟或两步时钟 片上时间戳 ...
    发表于 07-04 10:10 348次 阅读
    BCM54180 八路SGMII铜缆千兆以太网收发器

    BCM54210E 单端口RGMII千兆以太网收发器

    Broadcom® BCM54210E是一款三速1000BASE-T / 100BASE-TX / 10BASE-T千兆以太网(GbE)收发器,集成在单个CMOS芯片中。该设备在标准5类UTP电缆上执行1000BASE-T,100BASETX和10BASE-T以太网的所有物理层功能。 10BASE-T也可以在标准类别3,4和5 UTP上运行。 BCM54210E是一款高度集成的解决方案,集成了数字自适应均衡器,ADC,锁相环,线路驱动器,编码器,解码器,回声消除器,串扰消除器和所有必需的支持电路。 BCM54210E基于Broadcom公认的数字信号处理器技术,完全符合RGMII标准,可与行业标准的以太网MAC和交换机控制器兼容。 BCM54210E设计用于在最坏情况的5类电缆上可靠运行,可自动与其链路伙伴协商,以确定最高的运行速度。该设备可检测并纠正大多数常见的接线问题。 BCM54210E具有CableChecker和trade;诊断,可检测常见的电缆问题,包括短路,开路和电缆长度。    功能单芯片集成三速以太网收发器• 1000BASE-T IEEE 802.3ab • 100BASE-TX IEEE 802.3u • 10BASE-T IEEE 802.3 • 100BASE-EFX &bull...
    发表于 07-04 10:10 645次 阅读
    BCM54210E 单端口RGMII千兆以太网收发器

    BCM54140 四路SGMII / QSGMII铜缆/光纤千兆以太网收发器

    Broadcom® BCM54140是一个完全集成的四千兆位收发器。  PHY在标准的5类UTP电缆上执行所有物理层功能,用于10BASE-T,100BASE-TX和1000BASE-T。当处于光纤模式时,PHY执行100BASE-FX,1000BASE-X和SGMII-Slave的所有物理层功能。 BCM54140旨在支持SGMII和QSGMII行业标准。 BCM54140基于Broadcom成熟的数字信号处理器技术,结合了数字自适应均衡器,ADC,锁相环,线路驱动器,编码器,解码器,回声消除器,串扰消除器以及集成到单个中的所有其他所需支持电路,单片CMOS芯片。 设计用于在最坏情况的5类电缆设备上可靠运行,BCM54140可自动与wi另一端的任何收发器协商重新同意运营速度。 PHY还可以评估双绞线的状况,以确保接线可以支持千兆位速度的操作,并检测和纠正大多数常见的接线问题。该设备持续监控接线和对方收发器,并在系统检测到可靠操作的潜在问题时向系统发出警报。  功能 SGMII或QSGMII接口 支持以下铜线接口: 1000BASE-T,100BASE-TX和10BASE-T 支持以下光纤线路接口: 1000BASE-X,100BASE-FX和SGMII-...
    发表于 07-04 10:10 384次 阅读
    BCM54140 四路SGMII / QSGMII铜缆/光纤千兆以太网收发器

    BCM54185 Octal QSGMII铜缆/光纤千兆以太网收发器

    Broadcom® BCM54185是一个完全集成的八通道千兆位收发器。  PHY在标准的5类UTP电缆上执行所有物理层功能,用于10BASE-T,100BASE-TX和1000BASE-T。当处于光纤模式时,PHY执行100BASE-FX,1000BASE-X和SGMII-Slave的所有物理层功能。 BCM54185旨在支持QSGMII行业标准。 BCM54185基于Broadcom成熟的数字信号处理器技术,将数字自适应均衡器,ADC,锁相环,线路驱动器,编码器,解码器,回声消除器,串扰消除器以及集成到单个单片机中的所有其他所需支持电路相结合CMOS芯片。 BCM54185设计用于在最坏情况的5类电缆设备上可靠运行,可自动与电线另一端的任何收发器协商ee以运行速度。 PHY还可以评估双绞线的状况,以确保接线可以支持千兆位速度的操作,并检测和纠正大多数常见的接线问题。该设备持续监控接线和对方收发器,并在系统检测到可靠操作的潜在问题时向系统发出警报。  功能  QSGMII接口 支持以下铜线接口: 1000BASE-T,100BASE-TX和10BASE-T 支持以下光纤线路接口: 1000BASE-X,100BASE-FX和SGMII-Slave 节能...
    发表于 07-04 10:09 327次 阅读
    BCM54185 Octal QSGMII铜缆/光纤千兆以太网收发器

    BCM54182 Octal QSGMII铜缆千兆以太网收发器

    Broadcom® BCM54182是一个完全集成的八通道千兆位收发器。它可以在标准的5类UTP电缆上执行所有物理层功能,用于10BASE-T,100BASE-TX和1000BASE-T。 br />  BCM54182旨在支持QSGMII行业标准。 BCM54182基于Broadcom成熟的数字信号处理器技术,结合了数字自适应均衡器,ADC,锁相环,线路驱动器,编码器,解码器,回声消除器,串扰消除器以及集成到单个CMOS芯片中的所有其他所需支持电路。 BCM54182专为在最差情况下的5类电缆设备上可靠运行而设计,可自动与任何对方的任何收发器协商电线就运行速度达成一致。 PHY还可以评估双绞线的状况,以确保接线可以支持千兆位速度的操作,并检测和纠正大多数常见的接线问题。该设备持续监控接线和对方收发器,并在系统检测到可靠操作的潜在问题时向系统发出警报。  功能  QSGMII接口 支持以下铜线接口: 1000BASE-T,100BASE-TX和10BASE-T 节能以太网(EEE)IEEE 802.3az 对本地EEE MAC的支持 使用AutogrEEEn®支持传统的非EEE MAC;模式 符合IEEE 1588v2标准 一步时钟或两步时钟 片上时间戳...
    发表于 07-04 10:09 514次 阅读
    BCM54182 Octal QSGMII铜缆千兆以太网收发器

    BCM84885 Broadcom®BCM84885是一款双端口5GBASE-T / 2.5GBASE-T / 1000BASE-T / 100BASE-TX以太网CMOS收发器。

    Broadcom® BCM84885是一款双端口5GBASE-T / 2.5GBASE-T / 1000BASE-T / 100BASE-TX以太网CMOS收发器。  该器件可为5GBASE-T,2.5执行所有物理层功能类别Cat5e,6或6A双绞线上的GBASE-T,1000BASE-T和100BASE-TX以太网。  BCM84885支持USXGMII,XFI,5000BASE-X,2500BASE- X和1000BASE-X(SGMII)接口,用于连接MAC。  BCM84885是一款高度集成的解决方案,集成了数字自适应均衡器,ADC,锁相环,线路驱动器,编码器,解码器,回声消除器,串扰消除器和所有必需的支持电路。  BCM84885采用节能以太网(EEE)协议。 EEE使BCM84885能够与符合EEE标准的链路伙伴进行自动协商和操作,从而在链路利用率较低时降低整体系统功耗。 Broadcom的AutogrEEEn®模式允许传统系统享受EEE的节能优势。  BCM84885可自动与线路另一端的任何收发器协商操作速度。  BCM84885具有增强型电缆诊断功能,可检测常见的电缆问题,如短路,开路和电缆长度。    功能 单芯片集成双端口以太网收发器-MAC...
    发表于 07-04 10:09 298次 阅读
    BCM84885 Broadcom®BCM84885是一款双端口5GBASE-T / 2.5GBASE-T / 1000BASE-T / 100BASE-TX以太网CMOS收发器。

    BCM84880 Broadcom®BCM84880是一款单端口5GBASE-T / 2.5GBASE-T / 1000BASE-T / 100BASE-TX以太网CMOS收发器。

    Broadcom® BCM84880是一款单端口5GBASE-T / 2.5GBASE-T / 1000BASE-T / 100BASE-TX以太网CMOS收发器。  该器件可为5GBASE-T,2.5执行所有物理层功能类别Cat5e,6或6A双绞线上的GBASE-T,1000BASE-T和100BASE-TX以太网。  BCM84880支持USXGMII,XFI,5000BASE-X,2500BASE- X和1000BASE-X(SGMII)接口,用于连接MAC。  BCM84880是一款高度集成的解决方案,集成了数字自适应均衡器,ADC,锁相环,线路驱动器,编码器,解码器,回声消除器,串扰消除器和所有必需的支持电路。  BCM84880采用节能以太网(EEE)协议。 EEE使BCM84880能够与符合EEE标准的链路伙伴进行自动协商和操作,从而在链路利用率较低时降低整体系统功耗。 Broadcom的AutogrEEEn®模式允许传统系统享受EEE的节能优势。  BCM84880可自动与线路另一端的任何收发器协商操作速度。  BCM84880具有增强型电缆诊断功能,可检测常见的电缆问题,如短路,开路和电缆长度。  功能 单芯片集成的单端口以太网收发器-MAC到磁性...
    发表于 07-04 10:09 766次 阅读
    BCM84880 Broadcom®BCM84880是一款单端口5GBASE-T / 2.5GBASE-T / 1000BASE-T / 100BASE-TX以太网CMOS收发器。

    BCM2040-1 用于鼠标和键盘的单芯片蓝牙

    集成是实现当今PC原始设备制造商系统成本目标的关键。通过将当今鼠标和键盘中的所有组件集成到BCM2040中,可以实现较低的系统成本,从而接近不推荐用于新设计有线鼠标和键盘的价格点。 BCM2040可直接连接鼠标光学或球形编码器和键盘扫描矩阵。   BCM2040是低成本蓝牙鼠标和键盘设备设计的重大突破。 BCM2040是一款真正的单芯片,集成了整个配置文件,应用程序和蓝牙协议栈,完全符合人机界面设备的Bluetooth SIG规范。该设备完全符合1.1版蓝牙规范,并支持关键的蓝牙1.2版功能,包括自适应跳频和快速连接,这对个人计算机中的鼠标和键盘应用至关重要。    功能 具有完全集成的人机接口设备(HID)配置文件和蓝牙1.1版堆栈的单芯片蓝牙设备  On-板8051处理器和RAM / ROM内存  自定义集成蓝牙核心处理器已经过优化,可支持HID配置文件并最大限度地降低功耗 应用程序 无线手机 无线耳机 无线键盘和鼠标 无线扬声器 智能设备 ...
    发表于 07-04 10:08 246次 阅读
    BCM2040-1 用于鼠标和键盘的单芯片蓝牙

    BCM97315 DBS机顶盒参考设计

    Broadcom的BCM97315是DBS机顶盒参考设计。   Broadcom的BCM97315是一个参考基于BCM7315的机顶盒设计。该参考设计提供完整的软件源代码,原理图和Gerber文件,并为交互式有线电视机顶终端制造商提供详细的设计信息。 BCM7315包括DBS解调器,MPEG-2视频,高质量2D图形引擎,MPEG和杜比数字音频,视频编码器和基于MIPS32的微处理器。包括所有系统内存和外围设备控制以完成机顶盒系统。 BCM97315还包括一个完整的SDRAM和闪存补充。 功能 BCM7315卫星单芯片 BCM3440 CMOS调谐器 用于PVR开发的IDE主机接口 应用程序 机顶盒...
    发表于 07-04 10:08 304次 阅读
    BCM97315 DBS机顶盒参考设计

    BCM2042 高级无线键盘/鼠标蓝牙&reg;解

    真正的单芯片,集成了整个配置文件,应用程序和蓝牙协议栈,完全符合人机界面设备的蓝牙SIG规范。  BCM2042是低成本蓝牙鼠标和键盘设备设计的重大突破。 BCM2042完全符合2.0版蓝牙规范,包括自适应跳频和快速连接,这些对于个人计算机中的鼠标和键盘应用至关重要。集成是实现当今PC制造商的系统成本目标的关键。通过将当今鼠标和键盘中的所有组件集成到BCM2042中,可以实现较低的系统成本,从而接近不推荐用于新设计有线鼠标和键盘的价格点。 BCM2042可直接连接鼠标光学或球形编码器和键盘扫描矩阵。  功能 具有完全集成人机界面的单芯片蓝牙设备设备(HID)配置文件和完整蓝牙堆栈 板载8051处理器和RAM / ROM内存 成本优化的鼠标和键盘应用解决方案,通过集成实现最低成本所有外部组件 取代现有鼠标或键盘处理器和内存并添加蓝牙功能 应用程序 无线手机 无线耳机 无线键盘和鼠标 无线扬声器 笔记本电脑 个人电脑 数字电视 游戏设备 智能设备...
    发表于 07-04 10:08 713次 阅读
    BCM2042 高级无线键盘/鼠标蓝牙&reg;解

    BCM7400B 用于卫星,IP和电缆的双AVC / MPEG-2 / VC-1 / MPEG-4 Part 2 / DivX HD数字视频SoC解决方案

    BCM7400B是一款双通道高清卫星,有线和IP机顶盒DVR解决方案,提供集成的AVC(H.264 / MPEG-4 Part 10), MPEG-2,MPEG4 Part 2,DivX和VC-1视频解码技术。  BCM7400B是一款数据传输处理器,包括两个高清AVC / MPEG-2 / VC -1个视频解码器,两个高级音频解码器,2D和3D图形处理,高质量视频缩放和运动自适应去隔行,七个视频DAC,双立体声高保真音频DAC,带有FPU的双线程350-MHz MIPS32-类CPU和外围控制单元,提供各种机顶盒控制功能。  功能 双高级AVC / MPEG-2 / VC-1解码器具有VC-1 Advanced Profile @ Level 3,H.264 / AVC Main和High Profile to Level 4.1 双高级音频处理器支持以下功能:AAC LC,AAC LC + SBR级别2,AAC + 2级,杜比® Digital,Dolby Digital Plus,MPEG I第1,2和3层(MP3) 64位DDR1 / DDR2 DRAM控制器和双16位像素操作DDR1 / DDR2端口,带双SATA II I /用于DVR应用的F 具有同步SD输出的高清模拟视频编码器,包括NTSC-M,NTSC-J,PAL-BDGHIN,PAL...
    发表于 07-04 10:03 223次 阅读
    BCM7400B 用于卫星,IP和电缆的双AVC / MPEG-2 / VC-1 / MPEG-4 Part 2 / DivX HD数字视频SoC解决方案

    BCM7402 用于有线,卫星和IP机顶盒的AVC / MPEG-2 / VC-1 HD非PVR数字视频

    BCM7402是一款高清卫星,有线和IP机顶盒非DVR解决方案,提供集成的AVC(H.264 / MPEG-4 Part 10),MPEG -2和VC-1视频解码技术。  Broadcom的BCM7402结合了数据传输处理器,高清AVC / MPEG-2 / VC-1视频解码器,先进的 - 音频解码器,2D图形处理,高质量视频缩放和运动自适应去隔行,六个视频DAC,立体声高保真音频DAC,MIPS32 / MIPS16e级CPU以及提供各种机顶盒控制的外围控制单元功能。 BCM7402具有Broadcom安全处理器,可提供安全的密钥生成,管理和保护。  功能 高级AVC / MPEG-2 / VC- 1个具有H.264 / AVC主要和高级到4.1级的解码器 支持AAC LC,AAC LC + SBR 2级和AAC + 2级的高级音频处理器 AES / 1DES / 3DES / CSS / CPRM / DTCP复制保护 同时具有NTSC-M,NTSC-J,PAL-BDGHIN,PAL-M和PAL-Nc模拟输出的高清模拟视频编码器 应用程序 机顶盒 HDTV  ...
    发表于 07-04 10:02 218次 阅读
    BCM7402 用于有线,卫星和IP机顶盒的AVC / MPEG-2 / VC-1 HD非PVR数字视频

    HEDS-5645#H12 快速装配二和三通道光学编码器

    HEDS-5500/5540,HEDS-5600/5640和HEDM-5500/5600是高性能,低成本,双通道和三通道光学增量编码器。这些编码器强调高可靠性,高分辨率和易于组装。 每个编码器都包含一个带透镜的LED​​光源,一个带探测器和输出电路的集成电路,以及一个在发射器和探测器IC之间旋转的码盘。 HEDS-5500/5600和HEDM-5500/5600的输出是两个正交的方波。除了两个通道正交之外,HEDS-5540和5640还具有第三通道索引输出。该指数输出为90度电高度,真正的指数脉冲,在码盘每旋转一圈时产生一次。 HEDS系列采用金属码轮,而HEDM系列采用胶片码盘,可实现分辨率到1024 CPR。 HEDM系列没有第三个通道索引。 这些编码器可以快速,轻松地安装到电机上。对于直径较大的电机,HEDM-5600和HEDS-5600/5640具有外部安装耳。 正交信号和索引脉冲通过位于0.1英寸中心的五个0.025英寸方形引脚进行访问。 / p> 目前可提供每转96到1024个计数的标准分辨率。有关其他分辨率,请咨询当地的Agilent Technologies销售代表。 功能 带有可选索引脉冲的双通道正交输出快速简便的装配无需信号调整外部安装耳可用低成本分辨率每转最多1024个计数小尺寸 -40°...
    发表于 07-04 09:59 261次 阅读
    HEDS-5645#H12 快速装配二和三通道光学编码器

    HRPG-ASCA#11F 微型面板安装光学编码器

    HRPG系列是一系列微型面板安装光学编码器,也称为旋转脉冲发生器(RPG)和数字电位器。 HRPG设计安装在前面板上,用作旋转式数据输入设备。由于提供了许多配置选项,HRPG对于众多应用程序非常灵活。这些选项包括棘爪或平滑,多端接,多种安装功能和不同的轴配置。 HRPG采用光学反射技术,为编码器提供准确性和可靠性。 LED将光束发射到镜面码盘表面。当光线照射到表面时,它会将码盘的图像投射回光电探测器,导致输出发生变化。整个检测器电路位于一个IC上,因此该部件对温度和其他环境变化不太敏感。 特性 微型尺寸平滑转动和固定选项多个安装支架选项使用光学反射技术正交数字输出用于多种安装的小尺寸 TTL兼容...
    发表于 07-04 09:59 261次 阅读
    HRPG-ASCA#11F 微型面板安装光学编码器

    BCM84884E 四端口5GBASE-T / 2.5GBASE-T / 1000BASE-T / 100BASE-TX以太网CMOS收发器。

    Broadcom® BCM84884E是一款四端口5GBASE-T / 2.5GBASE-T / 1000BASE-T / 100BASE-TX以太网CMOS收发器。  该器件可为5GBASE-T,2.5执行所有物理层功能类别Cat5e,6或6A双绞线上的GBASE-T,1000BASE-T和100BASE-TX以太网。  BCM84884E支持USXGMII,XFI,5000BASE-X,2500BASE-用于连接MAC的X和1000BASE-X(SGMII)接口。  BCM84884E是一款高度集成的解决方案,集成了数字自适应均衡器,ADC,锁相环,线路驱动器,编码器,解码器,回声消除器,串扰消除器和所有必需的支持电路。  BCM84884E采用节能以太网(EEE)协议。 EEE使BCM84884E能够与符合EEE标准的链路伙伴进行自动协商和操作,以降低链路利用率低时的整体系统功耗。 Broadcom的AutogrEEEn®模式允许传统系统享受EEE的节电优势。  BCM84884E可自动与线路另一端的任何收发器协商操作速度。  BCM84884E具有增强型电缆诊断功能,可检测常见的电缆问题,如短路,开路和电缆长度。  功能 单芯片集成的四端口以太网收发器 - ...
    发表于 07-04 09:58 484次 阅读
    BCM84884E 四端口5GBASE-T / 2.5GBASE-T / 1000BASE-T / 100BASE-TX以太网CMOS收发器。

    BCM84884 Broadcom®BCM84884是一款四端口5GBASE-T / 2.5GBASE-T / 1000BASE-T / 100BASE-TX以太网CMOS收发器。

    Broadcom® BCM84884是一款四端口5GBASE-T / 2.5GBASE-T / 1000BASE-T / 100BASE-TX以太网CMOS收发器。  该器件可为5GBASE-T,2.5执行所有物理层功能类别为Cat5e,6或6A双绞线的GBASE-T,1000BASE-T和100BASE-TX以太网。  BCM84884支持USXGMII,XFI,5000BASE-X,2500BASE-用于连接MAC的X和1000BASE-X(SGMII)接口。  BCM84884是一款高度集成的解决方案,集成了数字自适应均衡器,ADC,锁相环,线路驱动器,编码器,解码器,回声消除器,串扰消除器和所有必需的支持电路。  BCM84884采用节能以太网(EEE)协议。 EEE使BCM84884能够与符合EEE标准的链路伙伴进行自动协商和操作,以降低链路利用率低时的整体系统功耗。 Broadcom的AutogrEEEn®模式允许传统系统享受EEE的节电优势。  BCM84884可自动与线路另一端的任何收发器协商运行速度。  BCM84884具有增强型电缆诊断功能,可检测常见的电缆问题,如短路,开路和电缆长度。  功能 单芯片集成的四端口以太网收发器 - MAC到磁性:...
    发表于 07-04 09:58 968次 阅读
    BCM84884 Broadcom®BCM84884是一款四端口5GBASE-T / 2.5GBASE-T / 1000BASE-T / 100BASE-TX以太网CMOS收发器。

    BCM7002 有线机顶盒数字传输适配器(DTA)SoC

    Broadcom BCM7002是一款DTA片上系统解决方案,具有集成调谐器和可切换内容保护功能。 Broadcom的BCM7002有线数字传输适配器(DTA)解决方案允许有线电视运营商将模拟有线电视用户转变为全数字服务,从而扩展网络容量,以部署更多增值服务,如高清内容,视频点播(VoD)和更高速度的DOCSIS ® 3.0数据和语音服务。 功能 允许单个设备与多个内容保护系统一起使用 超过能源之星要求,提供非常低的有功和待机功率 集成的1 GHz SCTE-40 +电缆调谐器超过SCTE-40规范 集成传输处理器和MPEG- 2视频解码器,BTSC音频编码器,杜比® MPEG-two音频解码器和带模拟输出的单个NTSC视频编码器 应用程序 机顶盒...
    发表于 07-04 09:52 259次 阅读
    BCM7002 有线机顶盒数字传输适配器(DTA)SoC

    BCM7340 具有集成MoCA 1.1的高清卫星机顶盒SoC

    Broadcom的BCM7340是一款高清机顶盒系统(SoC),集成了MoCA 1.1技术,适用于家庭网络。  Broadcom的BCM7340是一款集成了MoCA 1.1技术的卫星机顶盒SoC。它集成了Broadcom BCM4505前端技术的单个调谐器/解调器,并使用支持多种视频格式和动态电源管理功能的AVC解码器。它支持多个片上电视输出接口,包括HDMI,基带复合,分量或S-Video,并使用支持NTSC,PAL和SECAM的高清视频编码器(带复制保护),同时集成标准清晰度输出-芯片。它还采用了Broadcom先进的2D / 3D图形引擎,提供真正的工作室级文本和图形,并极其高效地使用内存和带宽。 Broadcom灵活的架构还允许从500到1500 MHz的MoCA调谐与同一个同轴电缆上的卫星信号兼容。  功能 支持多个全球格式,包括DVB-S2,DVB-S和8PSK标准,向后兼容DVB-S标准 高性能且经济高效的基于DDR3的内存 3D用于高级用户界面的图形引擎 动态电源管理控制器,提供非常节能的生态系统,能够实时关闭未使用的系统组件 支持数字生活网络联盟(DLNA)互操作性指南,以便在支持DLNA的设备之间轻松共享数字内容 支持多媒体家庭平台(MHP),...
    发表于 07-04 09:52 147次 阅读
    BCM7340 具有集成MoCA 1.1的高清卫星机顶盒SoC