G Data来自德国的顶级杀毒软件,采用BitDefender+CloseGap双引擎,屡获AV-TEST防護率100%.不多介绍,目前2014中文版没有上市.活动地址:点此进入官方网站:点此进入申请方法很简单 … 点击邮件中的链接,获取免费3个月G Data InternetSecurity 2014 激活码 当然也可以从G Data InternetSecurity 2014 德文6个月版中提取账户和密码下载地址:http://qsmirror01.gdatasecurity.de/qs/S…

Panda Antivirus Pro 2014 为您的计算机提供了最简单的使用和最直观的保护.最近,Panda公司和 softonic公司合作推出免费半年版本活动地址:点此进入点击“Kostenlos Herunter”下载,即可获得免费6个月Panda Antivirus Pro 2014…

活动中可以选择获取Bitdefender Internet Security 2013+Bitdefender Mobile Security (手机版)各一年激活码申请地址:https://partners.bitdefender.com/media/html/au/stgeorge/index.php注意事项:1个ip和1个邮箱申请1个激活码,已测试用Gmail替身邮无效申请需要FQ,使用澳大利亚代理ip打开,填写表格,选择需要的软件,提交即可. 收到1年激活码…

Webroot SecureAnywhere 是由webroot推出的一款云安全软件,除了能够清除病毒外,特点是体积小.强力查杀木马.间谍软件.Rootkit 等等,为你的个人私隐信息提供全面的保护.官方网站:点击这里活动地址:点击这里…

[原创] [2014.12.02更新网盘链接]基于EasySysprep4.1的 Windows 7 x86/x64 『视频』封装 joinlidong 发表于 2014-11-29 14:25:50 https://www.itsk.com/thread-341565-1-4.html [原创] [2014.12.02更新网盘链接]基于EasySysprep4.1的 Windows 7 x86/x64 『视频』封装 上周末开始做的,结果没做完,零零散散通过视频拼接,每天录一点点,今天终于制作好…

『TensorFlow』第七弹_保存&载入会话_霸王回马 一.TensorFlow常规模型加载方法 保存模型 tf.train.Saver()类,.save(sess, ckpt文件目录)方法 参数名称 功能说明 默认值 var_list Saver中存储变量集合 全局变量集合 reshape 加载时是否恢复变量形状 True sharded 是否将变量轮循放在所有设备上 True max_to_keep 保留最近检查点个数 5 restore_sequentially 是否按顺序恢复变量,模型…

下图Github地址:Mask_RCNN       Mask_RCNN_KeyPoints『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask…

一.detect和build 前面多节中我们花了大量笔墨介绍build方法的inference分支,这节我们看看它是如何被调用的. 在dimo.ipynb中,涉及model的操作我们简单进行一下汇总,首先创建图并载入预训练权重, 然后规范了类别序列, 实际开始检测的代码块如下, 经由model.detect方法,调用model.build方法(也就是我们前面多节在讲解的方法)构建图,实施预测. 二.detect方法 首先看看detect方法的前几行(和build一样,同见model.py), d…

一.Mask生成概览 上一节的末尾,我们已经获取了待检测图片的分类回归信息,我们将回归信息(即待检测目标的边框信息)单独提取出来,结合金字塔特征mrcnn_feature_maps,进行Mask生成工作(input_image_meta用于提取输入图片长宽,进行金字塔ROI处理,即PyramidROIAlign). # Detections # output is [batch, num_detections, (y1, x1, y2, x2, class_id, score)] in # no…

一.模块概述 上节的最后,我们进行了如下操作获取了有限的proposal, # [IMAGES_PER_GPU, num_rois, (y1, x1, y2, x2)] # IMAGES_PER_GPU取代了batch,之后说的batch都是IMAGES_PER_GPU rpn_rois = ProposalLayer( proposal_count=proposal_count, nms_threshold=config.RPN_NMS_THRESHOLD, # 0.7 name="ROI&q…