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DeepLabv3+图像语义分割实战:训练自己的數据集

DeepLabv3+是一种非常先进的基于深度学习的图像语义分割方法可对物体进行像素级分割。 本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作數据集并使用DeepLabv3+训练自己的数据集,从而能开展自己的图像语义分割应用 本课程有两个项目实践: (1) CamVid语义分割 :对CamVid数据集进行语义分割 (2) RoadScene语義分割:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和语义分割 本课程使用TensorFlow版本的DeepLabv3+,在Ubuntu系统上做项目演示 包括:安装deeplab、数据集標注、数据集格式转换、修改程序文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型以及性能评估。 本课程提供项目的数据集和Python程序文件 下图是使用DeepLabv3+训练自己的数据集RoadScene进行图像语义分割的测试结果:

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防止别人探测获取swf地址防止采集了。

现在的小游戏网站ajax与js隐藏真实swf地址.

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游戏4399网页游戏:查看-源文件

打入SWF,然后从SWF往前找到WWW然后WWW-SWF复制就可以了

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你可以直接右击flash框属性栏应该有地址,不行的话就打开4399网页游戏的源文件查看然后在虫编辑的查找就可以了

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