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一、前言 想給博客園增加打賞的功能，網上好多方法用的是github上開源的tctip方法，我也嘗試了最新的版本，但不知道為什么不行。 二、可行方法的步驟 1、開通博客園JS權限 設置—>JS權限—>申請開通。開通后效果如下： 2、準備好支付寶和微信的收錢碼，存為bmp格式，名字分為為“weixin. 閱讀全文
posted @ 2021-07-03 18:03 tingpan 閱讀(159) 評論(1) 推薦(1)
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零、直接下載百度網盤鏈接：https://pan.baidu.com/s/1b8IvB4q-e2VVWR2uKikuQQ 提取碼：1edz 解壓，雙擊運行RemoveWatermark.exe即可使用。一、背景現在B站越來越火，需要用到視頻剪輯工具，我也試了幾款免費的視頻剪輯工具，發現免費試用，不成為會員，都會給你的視頻加上水印。我平時不怎么使用視頻剪輯，就偶爾用一下，因此，我就想著要去除水印，因... 閱讀全文
posted @ 2020-07-15 23:28 tingpan 閱讀(877) 評論(0) 推薦(1)
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一、YOLO v1 1、網絡結構 （1）最后一層使用線性激活函數； （2）其他各層使用leaky ReLU的激活函數： 2、Training (1) 將原圖劃分為SxS的網格。如果一個目標的中心落入某個格子，這個格子就負責檢測該目標，即Pr(object)=1。S取7； (2) 每個網格要預測C個類 閱讀全文
posted @ 2019-04-08 01:18 tingpan 閱讀(562) 評論(0) 推薦(0)
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一、Faster-RCNN基本結構 該網絡結構大致分為三個部分：卷積層得到高位圖像特征feature maps、Region Proposal Network得到候選邊框、classifier識別出物體及得到準確bounding box。 二、feature maps 最后一層卷積層輸出。 三、RP 閱讀全文
posted @ 2019-04-06 02:17 tingpan 閱讀(672) 評論(0) 推薦(0)
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一、說明 fcn的開源代碼：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 論文地址：fully convolutional networks for semantic segmentation 其中，pascalcontext-fcn語義分割 閱讀全文
posted @ 2019-04-05 00:27 tingpan 閱讀(1190) 評論(0) 推薦(0)
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一、寫在前面 fcn是首次使用cnn來實現語義分割的，論文地址：fully convolutional networks for semantic segmentation 實現代碼地址：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 全卷積神 閱讀全文
posted @ 2019-03-10 14:41 tingpan 閱讀(1017) 評論(0) 推薦(0)
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一、背景 原本是打算按《DEX Deep EXpectation of apparent age from a single image》進行表面年齡的訓練，可由于IMDB-WIKI的數據集比較龐大，各個年齡段分布不均勻，難以劃分訓練集及驗證集。后來為了先跑通整個訓練過程的主要部分，就直接用LAP數 閱讀全文
posted @ 2018-10-05 15:44 tingpan 閱讀(2002) 評論(5) 推薦(0)
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來自：IMDB-WIKI - 500k+ face images with age and gender labels https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/該論文提出了Deep EXpectation（DEX）的表面年齡估計，該方法在2015年獲得了ChaLearn LAP表面年齡估計的第一名。作者提出了將年齡的回歸問題轉化為分... 閱讀全文
posted @ 2018-10-04 00:55 tingpan 閱讀(911) 評論(0) 推薦(0)
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一、背景kaggle上有這樣一個題目，關于鹽份預測的語義分割題目。TGS Salt Identification Challenge | Kaggle https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge二、過程1、下載數據，https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-chall... 閱讀全文
posted @ 2018-09-01 11:31 tingpan 閱讀(1547) 評論(1) 推薦(0)
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一、說明SIFT Flow 是一個標注的語義分割的數據集，有兩個label，一個是語義分類（33類），另一個是場景標簽（3類）。Semantic and geometric segmentation classes for scenes.Semantic: 0 is void and 1–33 are classes.01 awning02 balcony03 bird04 boat05 brid... 閱讀全文
posted @ 2018-08-18 02:38 tingpan 閱讀(1044) 評論(0) 推薦(0)
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