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...家园生态平衡。 推动绿色交通,鼓励使用可再生能源,降低交通污染与噪声。 倡导环保意识,倡导低碳生活,从个人做起,逐步改变生活习惯,减轻家园负担。 我们的行动 作为家园的维护者和建设者,我们要从自身做起,积极参与到家园环保的行动中来,让我们的生活、工作和生产更加环保、持久的,为我们的子孙后代留下更加美好的世界。 <html> <header> <title>维护家园的必要性</title> </header> <body> <h1>维护家园,涉及我们的未来</h1> <p>家园是我们生活的根基,它供给了我们所需要的空气、水、食物、药品等必需品,但随着人类活动的不断增加,家园面临着越来越多的破坏和威胁,例如:气候变化、全球变暖、环境污染、生物灭绝等,这些问题对我们的生活和发展产生着巨大的影响。因此,维护家园已经成为了人类面临的重要任务。</p> <h2>维护家园的方法</h2> <p>人们应该采取一系列方法来维护和改善家园的环境,例如:</p> <ul> <li>降低二氧化碳排放,调节温室气体的增加,以防止全球气候变暖。</li> <li>循环利用资源,降低能耗,降低垃圾污染,维护家园生态平衡。</li> <li>推动绿色交通,鼓励使用可再生能源,降低交通污染与噪声。</li> <li>倡导环保意识,倡导低碳生活,从个人做起,逐步改变生活习惯,减轻家园负担。</li> </ul> <h2>我们的行动</h2> <p>作为家园的维护者和建设者,我们要从自身做起,积极参与到家园环保的行动中来,让我们的生活、工作和生产更加环保、持久的,为我们的子孙后代留下更加美好的世界。</p> </body> </html>
2024-01-01 15:43:53
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程序媛
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...着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业,包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户,以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中,阿里云保持着良好的运行纪录 阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本 猿辅导、中泰证券、小米、媛福达、Soul和当贝,这些我们耳熟能详的APP或企业中,阿里云给他们提供了性能强大、安全、稳定的云产品与服务。 计算,容器,存储,网络与CDN,安全、中间件、数据库、大数据计算、人工智能与机器学习、媒体服务、企业服务与云通信、物联网、开发工具、迁移与运维管理和专有云等方面,阿里云都做的很不错。 2.2 证件照生成背景 传统做法:通常是人工进行P图,不仅费时费力,而且效果也很难保障,容易有瑕疵。 机器学习做法:通常利用边缘检测算法进行人物轮廓提取。 深度学习做法:通常使用分割算法进行人物分割。例如U-Net网络。 2.3 图像分割算法 《BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks》里的SeedNet网络是很经典的网络,它把分割任务转变成多个任务。作者的思想是:尽可能的通过多任务学习收拢语义,这样或许会分割的更好或姿态估计的更好。其实这个模型就是多阶段学习网络的一部分,作者想通过中间监督来提高网络的性能。 我提取bihand网络中的SeedNet与训练权重,进行分割结果展示如下 我是用的模型不是全程的,是第一阶段的。为了可视化出最好的效果,我把第一阶段也就是SeedNet网络的输出分别采用不同的方式可视化。 从左边数第一张图为原图,第二张图为sigmoid后利用plt.imshow(colored_mask, cmap=‘jet’)进行彩色映射。第三张图为网络输出的张量经过sigmoid后,二色分割图,阀闸值0.5。第四张为网络的直接输出,利用直接产生的张量图进行颜色映射。第五张为使用sigmoid处理张量后进行的颜色映射。第六张为使用sigmoid处理张量后进行0,1分割掩码映射。使用原模型和网络需要添加很多代码。下面为修改后的的代码: 下面为修改后的net_seedd代码: Copyright (c) Lixin YANG. All Rights Reserved.r"""Networks for heatmap estimation from RGB images using Hourglass Network"Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation", Alejandro Newell, Kaiyu Yang, Jia Deng, ECCV 2016"""import numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom skimage import io,transform,utilfrom termcolor import colored, cprintfrom bihand.models.bases.bottleneck import BottleneckBlockfrom bihand.models.bases.hourglass import HourglassBisectedimport bihand.utils.func as funcimport matplotlib.pyplot as pltfrom bihand.utils import miscimport matplotlib.cm as cmdef color_mask(output_ok): 颜色映射cmap = plt.cm.get_cmap('jet') 将张量转换为numpy数组mask_array = output_ok.detach().numpy() 创建彩色图像cmap = cm.get_cmap('jet')colored_mask = cmap(mask_array)return colored_mask 可视化 plt.imshow(colored_mask, cmap='jet') plt.axis('off') plt.show()def two_color(mask_tensor): 将张量转换为numpy数组mask_array = mask_tensor.detach().numpy() 将0到1之间的值转换为二值化掩码threshold = 0.5 阈值,大于阈值的为白色,小于等于阈值的为黑色binary_mask = np.where(mask_array > threshold, 1, 0)return binary_mask 可视化 plt.imshow(binary_mask, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show()class SeedNet(nn.Module):def __init__(self,nstacks=2,nblocks=1,njoints=21,block=BottleneckBlock,):super(SeedNet, self).__init__()self.njoints = njointsself.nstacks = nstacksself.in_planes = 64self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_planes, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=True)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_planes)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool = nn.MaxPool2d(2, stride=2)self.layer1 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 64 2 = 128self.layer2 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, 2self.in_planes) current self.in_planes is 128 2 = 256self.layer3 = self._make_residual(block, nblocks, self.in_planes, self.in_planes)ch = self.in_planes 256hg2b, res1, res2, fc1, _fc1, fc2, _fc2= [],[],[],[],[],[],[]hm, _hm, mask, _mask = [], [], [], []for i in range(nstacks): 2hg2b.append(HourglassBisected(block, nblocks, ch, depth=4))res1.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))res2.append(self._make_residual(block, nblocks, ch, ch))fc1.append(self._make_fc(ch, ch))fc2.append(self._make_fc(ch, ch))hm.append(nn.Conv2d(ch, njoints, kernel_size=1, bias=True))mask.append(nn.Conv2d(ch, 1, kernel_size=1, bias=True))if i < nstacks-1:_fc1.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_fc2.append(nn.Conv2d(ch, ch, kernel_size=1, bias=False))_hm.append(nn.Conv2d(njoints, ch, kernel_size=1, bias=False))_mask.append(nn.Conv2d(1, ch, kernel_size=1, bias=False))self.hg2b = nn.ModuleList(hg2b) hgs: hourglass stackself.res1 = nn.ModuleList(res1)self.fc1 = nn.ModuleList(fc1)self._fc1 = nn.ModuleList(_fc1)self.res2 = nn.ModuleList(res2)self.fc2 = nn.ModuleList(fc2)self._fc2 = nn.ModuleList(_fc2)self.hm = nn.ModuleList(hm)self._hm = nn.ModuleList(_hm)self.mask = nn.ModuleList(mask)self._mask = nn.ModuleList(_mask)def _make_fc(self, in_planes, out_planes):bn = nn.BatchNorm2d(in_planes)conv = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, bias=False)return nn.Sequential(conv, bn, self.relu)def _make_residual(self, block, nblocks, in_planes, out_planes):layers = []layers.append( block( in_planes, out_planes) )self.in_planes = out_planesfor i in range(1, nblocks):layers.append(block( self.in_planes, out_planes))return nn.Sequential(layers)def forward(self, x):l_hm, l_mask, l_enc = [], [], []x = self.conv1(x) x: (N,64,128,128)x = self.bn1(x)x = self.relu(x)x = self.layer1(x)x = self.maxpool(x) x: (N,128,64,64)x = self.layer2(x)x = self.layer3(x)for i in range(self.nstacks): 2y_1, y_2, _ = self.hg2b[i](x)y_1 = self.res1[i](y_1)y_1 = self.fc1[i](y_1)est_hm = self.hm[i](y_1)l_hm.append(est_hm)y_2 = self.res2[i](y_2)y_2 = self.fc2[i](y_2)est_mask = self.mask[i](y_2)l_mask.append(est_mask)if i < self.nstacks-1:_fc1 = self._fc1[i](y_1)_hm = self._hm[i](est_hm)_fc2 = self._fc2[i](y_2)_mask = self._mask[i](est_mask)x = x + _fc1 + _fc2 + _hm + _maskl_enc.append(x)else:l_enc.append(x + y_1 + y_2)assert len(l_hm) == self.nstacksreturn l_hm, l_mask, l_encif __name__ == '__main__':a = torch.randn(10, 3, 256, 256) SeedNetmodel = SeedNet() output1,output2,output3 = SeedNetmodel(a) print(output1,output2,output3)total_params = sum(p.numel() for p in SeedNetmodel.parameters())/1000000print("Total parameters: ", total_params)pretrained_weights_path = 'E:/bihand/released_checkpoints/ckp_seednet_all.pth.tar'img_rgb_path=r"E:\FreiHAND\training\rgb\00000153.jpg"img=io.imread(img_rgb_path)resized_img = transform.resize(img, (256, 256), anti_aliasing=True)img256=util.img_as_ubyte(resized_img)plt.imshow(resized_img)plt.axis('off') 关闭坐标轴plt.show()''' implicit HWC -> CHW, 255 -> 1 '''img1 = func.to_tensor(img256).float() 转换为张量并且进行标准化处理''' 0-mean, 1 std, [0,1] -> [-0.5, 0.5] '''img2 = func.normalize(img1, [0.5, 0.5, 0.5], [1, 1, 1])img3 = torch.unsqueeze(img2, 0)ok=img3print(img.shape)SeedNetmodel = SeedNet()misc.load_checkpoint(SeedNetmodel, pretrained_weights_path)加载权重output1, output2, output3 = SeedNetmodel(img3)mask_tensor = torch.rand(1, 64, 64)output=output2[1] 1,1,64,64output_1=output[0] 1,64,64output_ok=torch.sigmoid(output_1[0])output_real=output_1[0].detach().numpy()直接产生的张量图color_mask=color_mask(output_ok) 显示彩色分割图two_color=two_color(output_ok)显示黑白分割图see=output_ok.detach().numpy() 使用Matplotlib库显示分割掩码 plt.imshow(see, cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() print(output1, output2, output3)images = [resized_img, color_mask, two_color,output_real,see,see]rows = 1cols = 4 创建子图并展示图像fig, axes = plt.subplots(1, 6, figsize=(30, 5)) 遍历图像列表,并在每个子图中显示图像for i, image in enumerate(images):ax = axes[i] if cols > 1 else axes 如果只有一列,则直接使用axesif i ==5:ax.imshow(image, cmap='gray')else:ax.imshow(image)ax.imshowax.axis('off') 调整子图之间的间距plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.1) 展示图像plt.show() 上述的代码文件是在bihand/models/net_seed.py中,全部代码链接在https://github.com/lixiny/bihand。 把bihand/models/net_seed.p中的代码修改为我提供的代码即可使用作者训练好的模型和进行各种可视化。(预训练模型根据作者代码提示下载) 3.调用阿里云API进行证件照生成实例 3.1 准备工作 1.找到接口 进入下面链接即可快速访问 link 2.购买试用包 3.查看APPcode 4.下载代码 5.参数说明 3.2 实验代码 !/usr/bin/python encoding: utf-8"""===========================证件照制作接口==========================="""import requestsimport jsonimport base64import hashlibclass Idphoto:def __init__(self, appcode, timeout=7):self.appcode = appcodeself.timeout = timeoutself.make_idphoto_url = 'https://idp2.market.alicloudapi.com/idphoto/make'self.headers = {'Authorization': 'APPCODE ' + appcode,}def get_md5_data(self, body):"""md5加密:param body_json::return:"""md5lib = hashlib.md5()md5lib.update(body.encode("utf-8"))body_md5 = md5lib.digest()body_md5 = base64.b64encode(body_md5)return body_md5def get_photo_base64(self, file_path):with open(file_path, 'rb') as fp:photo_base64 = base64.b64encode(fp.read())photo_base64 = photo_base64.decode('utf8')return photo_base64def aiseg_request(self, url, data, headers):resp = requests.post(url=url, data=data, headers=headers, timeout=self.timeout)res = {"status_code": resp.status_code}try:res["data"] = json.loads(resp.text)return resexcept Exception as e:print(e)def make_idphoto(self, file_path, bk, spec="2"):"""证件照制作接口:param file_path::param bk::param spec::return:"""photo_base64 = self.get_photo_base64(file_path)body_json = {"photo": photo_base64,"bk": bk,"with_photo_key": 1,"spec": spec,"type": "jpg"}body = json.dumps(body_json)body_md5 = self.get_md5_data(body=body)self.headers.update({'Content-MD5': body_md5})data = self.aiseg_request(url=self.make_idphoto_url, data=body, headers=self.headers)return dataif __name__ == "__main__":file_path = "图片地址"idphoto = Idphoto(appcode="你的appcode")d = idphoto.make_idphoto(file_path, "red", "2")print(d) 3.3 实验结果与分析 原图片 背景为红色生成的证件照 背景为蓝色生成的证件照 另外尝试了使用柴犬照片做实验,也生成了证件照 原图 背景为红色生成的证件照 参考(可供参考的链接和引用文献) 1.参考:BiHand: Recovering Hand Mesh with Multi-stage Bisected Hourglass Networks(BMVC2020) 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2008.05079.pdf 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/m0_37758063/article/details/131128967。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-11 23:36:51
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2023-09-26 19:09:07
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2023-01-15 09:09:15
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资源介绍 该“绿色简洁医疗保健服务商城网页html模板”是一款专注于医疗健康与保健领域的电商模板,以清新绿色调和极简设计风格为特色,适用于搭建医疗保健类在线购物平台。模板涵盖了商城、服务商城及电子商务功能,完美融合了医疗产品销售与健康服务预约,致力于为用户提供便捷、高效的医疗保健服务一站式购齐体验,是构建医疗健康服务商城的理想选择。 点我下载 文件大小:2.16 MB 您将下载一个资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供模板下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2023-02-05 12:54:17
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资源介绍 "绿色创意设计机构网站模板源码是一款专为设计公司打造的响应式HTML5企业模板,采用平面设计风格,实现自适应布局,可在不同设备上流畅展示。该模板以清新绿色为主题,体现创意与专业性,适用于各类设计机构官方网站建设,提供丰富且灵活的设计元素,可充分展现公司的作品集与服务特色。" 点我下载 文件大小:1.63 MB 您将下载一个资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供模板下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2023-10-10 23:29:38
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...具销售平台。该模板以绿色环保为主旨,展现清新简约风格,提供便捷的线上商品展示与售卖功能,满足用户搭建专业且高品位的家具网站需求,一键下载即可快速构建专属的线上家具商城。 点我下载 文件大小:2.62 MB 您将下载一个资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供模板下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2023-03-12 13:04:48
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资源介绍 该“绿色情侣回忆记录博客首页网站html模板”是一款以清新绿色为主调,专为情侣设计的个人主页单页模板。它集成了首页、文章博客、个人空间及日志记录等功能模块,尤其适合用来展示情侣间的温馨记忆与生活点滴。此模板以其独特的个性化设计和便捷的文章发布系统,打造了一个充满情感温度的个人博客空间,让用户在分享回忆的同时,享受清新雅致的浏览体验。 点我下载 文件大小:741.72 KB 您将下载一个资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供模板下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2023-09-25 10:02:27
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资源介绍 这款“绿色宽屏工程机械设备企业网站静态模板”专为大型机械、传动设备以及工业制造、机械制造类企业提供优质的线上展示解决方案。采用大气的宽屏设计,彰显重工业力量与绿色环保理念的完美融合。模板内容涵盖工程案例、机械设备展示、关于我们、联系我们等企业核心板块,页面静态化以优化SEO性能,助力企业在互联网上展现专业形象与实力。 点我下载 文件大小:12.73 MB 您将下载一个资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供模板下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2024-01-02 18:24:16
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资源介绍 绿色主题高端房地产销售企业网站模板是一款专为房地产业设计的Bootstrap响应式模板,具备宽屏布局与自适应特性。该模板以清新绿色调展现建筑设计美学,适用于房产中介、建筑公司及各类房地产相关企业官网。它集成了强大的房源展示与搜索功能,提供高端定制化体验,助力企业全面展示项目信息和提升品牌形象。 点我下载 文件大小:3.17 MB 您将下载一个资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供模板下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2023-12-09 10:25:39
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资源介绍 绿色HTML5游戏评测公司网站模板是一款专为游戏评测企业打造的响应式静态页面模板,采用HTML5技术构建,设计风格独特,以清新绿色为主色调,展现游戏软件行业特色。该模板布局合理,包含焦点图展示区、评测文章列表、游戏分类导航等模块,完美适配各类终端设备,便于用户浏览与互动,助力游戏评测公司提升品牌形象与用户体验。 点我下载 文件大小:1.88 MB 您将下载一个资源包,该资源包内部文件的目录结构如下: 本网站提供模板下载功能,旨在帮助广大用户在工作学习中提升效率、节约时间。 本网站的下载内容来自于互联网。如您发现任何侵犯您权益的内容,请立即告知我们,我们将迅速响应并删除相关内容。 免责声明:站内所有资源仅供个人学习研究及参考之用,严禁将这些资源应用于商业场景。 若擅自商用导致的一切后果,由使用者承担责任。
2023-12-15 08:57:28
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unxz file.xz
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