CALayer有一个属性叫做mask。 这个属性本身就是个CALayer类型，有和其他图层一样的绘制和布局属性。...它类似于一个子图层，相对于父图层（即拥有该属性的图层）布局，但是它却不是一个普通的子图层。 不同于那些绘制在父图层中的子图层，mask图层定义了父图层的部分可见区域。...mask图层的Color属性是无关紧要的，真正重要的是图层的轮廓。...mask属性就像是一个饼干切割机，mask图层实心的部分会被保留下来，其他的则会被抛弃 如果mask图层比父图层要小，只有在mask图层里面的内容才是它关心的，除此以外的一切都会被隐藏起来。...foregroundLayer.mask = maskLayer; [self.view.layer addSublayer:foregroundLayer]; }
1.CSS mask属性面面观 在过去，CSS mask属性在使用的时候就是mask: xxx，但是现在随着这个属性的规范化，mask属性实际上已经成为了诸多mask-*的缩写，这和background...具体是哪些属性的缩写呢，可以参见下面的列表： mask-image mask-mode mask-repeat mask-position mask-clip mask-origin mask-size...mask-type mask-composite 2.CSS属性mask的使用 /*html*/ <img src="...-webkit-<em>mask</em>-repeat: repeat-x; <em>mask</em>: url('<em>mask</em>.png'); <em>mask</em>-size: 155px 92px;...: 155px 0px; <em>mask</em>-position: 155px 0px } } <em>Mask</em>中遮罩图片的制作 在制作遮罩图片png（同样<em>mask</em><em>属性</em>还是支持其他的格式的
——梭罗《瓦尔登湖》 分享一个css属性mask： https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/CSS/mask https://css-tricks.com.../almanac/properties/m/mask/ CSS 属性 mask 允许使用者通过遮罩或者裁切特定区域的图片的方式来隐藏一个元素的部分或者全部可见区域。...这个属性很类似于background属性，但不同的是，background是背景在元素下层，mask是遮罩在元素上层，且mask不支持直接指定color，只支持image对象如图片、svg等 同样两者都是组合属性...属性在chrome里都需要该前缀，上述代码我们编写一串代码看看效果 关于mask的8个真相，你知道多少？...、如 mask-repeat指定为no-repeat就能让其不重复显示 mask-position指定为center就能让其居中等就不一一赘述了 这里主要讲一个好玩的，由于mask属性内可以定义多个，这意味着我们可以用其对元素进行一些自定义的裁切
Solder Mask Layers：阻焊层也称绿油层。 目的是为了防止不该露铜的地方露铜，导致焊接的时候短路。...Paste Mask layers：助焊层 助焊层其实就是钢网。...最后介绍星月孔的露铜跟不漏铜区别： 第一个dra没有添加solder mask，没有添加paste mask的： 不露铜：不利于EMC 第二个dra是添加了solder mask，没有添加paste...mask的： 露铜：利于EMC 所以记得检查各种IC的底焊盘是否有开窗并做上锡处理。
Mask RCNN和Faster RCNN的结构是非常相似的，最大的不同就在于在最后的输出的时候增加了一个多任务网络Mask分支的结构，对于这个分支我们就可以对于每一个要检测的目标去生成Mask分割蒙版...作者在论文中提到过，在Mask RCNN中，对预测Mask以及Class进行了解耦。...这里Mask与Class是一个耦合的状态。...这之后才将所有的正样本传递给Mask分支。但是在预测过程当中，输入Mask的目标是由Faster RCNN提供的，不再是RPN网络提供的。...由于输入给Mask分支的目标边界框都是正样本，所以它必定跟目标是有交集的。那么这些Proposals都可以提供给Mask分支进行训练。
Mask R-CNN：Mask R-CNN采用相同的两阶段过程，第一阶段相同(即RPN)。在第二阶段，除了预测类和框偏移量，Mask R-CNN还为每个RoI输出一个二进制掩码。...类指定和类未知Mask：我们的默认实例化预测特定于类的掩码，每个类一个m×m掩码。有趣的是，Mask R-CNN与类无关的面具(即。...另一方面，box AP比Mask R-CNN低0.9个点。因此，Mask R-CNN在盒检测方面的这种差距仅仅是由于多任务训练的好处。...训练：Mask R-CNN也是快速训练的。...每一个模型的改进都增加了Mask AP和Mask AP的一致性，显示了Mask R-CNN框架的良好泛化。接下来，我们将详细介绍这些改进。
IndexError: The shape of the mask [32, 8732] at index 0does not match the shape of the indexed tensor
说明 CSS中的 mask 属性允许用户屏蔽或剪裁特定点的图像来实现，部分或完全隐藏某个元素的可见性。 好吧，这个概念可能有点不好理解，先看图。 ?...mask 和 background 用法是相仿的，mask 的值有这些 mask-clip mask-composite mask-image mask-mode mask-origin mask-position...mask-repeat mask-size mask-type 具体细节参考这里： CSS background 属性 CSS mask 属性 解释 由于目前，只有webkit内核的浏览器支持 mask...属性，所以考虑到兼容性的话，用mask 属性的时候还是要想想的。... 总结 说了这么多相信你也一定明白mask-image属性了，如果还是不清楚，那就多看看下面这张图吧！！！
前言 这一节将从代码库里面的demo.ipynb笔记本入手，来整体理解一下Mask RCNN的网络架构。 2....Mask RCNN总览 下面的Figure1展示了这个工程中Mask RCNN的网络结构示意图，来自博主叠加态的猫： ?...分支，进行Mask生成。..., [batch, num_detections, MASK_POOL_SIZE, MASK_POOL_SIZE, NUM_CLASSES] # rpn_rois, [batch,...又因为我们这里需要检测的是单张图片，所以需要重写几个配置参数，具体如下： # 父类继承了Config类，目的就是记录配置，并在其基础上添加了几个新的属性 class InferenceConfig(coco.CocoConfig
本文将介绍 CSS 中一个非常有意思的属性 mask 。 顾名思义，mask 译为遮罩。...在 CSS 中，mask 属性允许使用者通过遮罩或者裁切特定区域的图片的方式来隐藏一个元素的部分或者全部可见区域。...最后 说了这么多，mask 其实还是属于一个比较冷门的属性。在日常业务中能运用上的机会不多。...而且兼容性不算特别好，打开 MDN，可以看到，除了 mask 本身，还有很多与 mask 相关的属性，只是目前大部分还属于实验室阶段。...本文只是初略的介绍了 mask 本身，对 mask 相关的一些属性将会另起一文。 ? 当然，即便如此，从属性本身而言，我觉得 mask 还是非常有意思的，带来了 CSS 更多可能性。
Mask R-CNN是何凯明大神最近的新作。Mask R-CNN是一种在有效检测目标的同时输出高质量的实例分割mask。...提高相对mask准确率10%~50%。 2、非常必要的对mask和class prediction 去耦合。本文对每个类别独立的预测一个二值mask，不依赖分类分支的预测结果。...对于一个ROI的ground truth 是第k类，L_mask只定义在第k个mask上（其他mask输出对于损失没有贡献）。...mask loss只在正例上定义。mask target 是ROI和GT mask的交集。图像被resize到短边800。...mask预测在得分最高的100个box上进行。mask分支对每个ROI预测K个mask，但是只取第k个，k是classification分支输出结果。
一，首先去github上下载mask-rcnn源码，这里提供一个百度网盘地址 链接：https://pan.baidu.com/s/1htJYyNy 密码：0r2b 含可运行DEMO更新链接：百度网盘...请输入提取码 密码：bvm5 二，下载对应的mask_rcnn_coco.h5模型，这里给出百度网盘下载地址 链接：https://pan.baidu.com/s/1drKvfg 密码：yer9 三，运行如下代码...coco/PythonAPI 将makefile中的python 改为python3 然后先运行安装python3-dev 然后命令行输入 make -j8 然后将pycocotools文件夹复制到mask-rcnn...完成 五，用mask-rcnn训练自己数据 这里提供一个最新源码（没积分的留言联系我，我发给你的邮箱） 点击打开链接 这里我们主要用到源码提供的coco.py 首先我们去如下两个网址下载coco数据集...M encoded via run-length encoding. # encodeMask - Encode binary mask M using run-length encoding. #
tf.boolean_mask( tensor, mask, axis=None, name='boolean_mask')Numpy等价是张量[掩模]。...# 1-D exampletensor = [0, 1, 2, 3]mask = np.array([True, False, True, False])boolean_mask(tensor, mask...) # [0, 2]一般情况下，0 < dim(mask) = K <= dim(张量)，而mask的形状必须与张量形状的第一个K维匹配。...还请参见:tf.ragged.boolean_mask，它可以应用于稠密张量和不规则张量，如果需要保留张量的掩码维(而不是像tf.boolean_mask那样将它们压扁)，可以使用它。...([True, False, True])boolean_mask(tensor, mask) # [[1, 2], [5, 6]]
mask弹层示例 在移动开发中，我们经常会做一些弹框相关的东西，在Weex跨平台框架中，实现mask效果也比较简单。...--广告弹框--> ...class="mask-item-txt">确认
Mask R-CNN Mask R-CNN是一个实例分割（Instance segmentation）算法，主要是在目标检测的基础上再进行分割。...Mask R-CNN算法主要是Faster R-CNN+FCN，更具体一点就是ResNeXt+RPN+RoI Align+Fast R-CNN+FCN，如下图所示。...Mask R-CNN的创新点有： 1 .Backbone：ResNeXt-101+FPN 2....RoI Align替换RoI Pooling Mask R-CNN算法步骤： 1.输入一张图片，进行数据预处理（尺寸，归一化等等） 2.将处理好的图片传入预训练的神经网络中(ResNet等，优秀的主干特征提取网络...ROI Align是在Mask R-CNN中提出的一种区域特征聚集方式，很好地解决了ROI Pooling操作中两次量化造成的区域不匹配问题（下面会提到什么是量化），实验显示将ROI Align替换ROI
我以为是cocoAPI没装好，在tensorflow/models/research下有一个pycocotools,程序会优先导入这个包，但是这个包里的_mask并不是python程序，把这个包删了。
要将方形图片显示成圆形，你可以使用Cocos Creator和TypeScript来创建一个自定义的圆形遮罩（mask）。...你可以将这个节点命名为”Mask”。 将Mask节点的ContentSize设置为与你的图片相同的大小，以确保遮罩大小与图片大小相匹配。 在Mask节点上添加一个Graphics组件。...创建一个脚本文件（.ts），并将其附加到Mask节点上。...this.node.getComponent(UITransform).width / 2); graphics.fill(); } } 回到Cocos Creator编辑器，在Mask...确保Mask节点与你的图片节点重叠，然后将图片节点的父节点设置为Mask节点，以便图片受到遮罩的影响。 运行你的游戏，你将看到图片被显示为圆形。
set userwx "false" CobaltStrike 提供了一个内存混淆功能，它会在 Sleep 的时候将自身混淆从而避免一定的检测 0x01 C2Profile 分析 因为 sleep_mask...接着根据这个位置到 IDA 中进行查找，然后通过回溯也很容易能够找到整个的调用链 在主循环的最后有一个用于处理 Sleep 的函数 它通过判断 0x29 来决定是否直接调用 Sleep，如果使用了 sleep_mask
它在Faster RCNN的基础上增加了一个预测物体Mask的分支，所以Mask RCNN不仅可以预测输入图像物体的Class、Bounding Box，而且还可以生成每个物体的Mask。...ResNet-FPN+Fast RCNN+Mask 图片来源【1】 图片来源：https://medium.com/@mrvturan96/mask-r-cnn-ile-glioma-segmentasyonu...-5da71ebaeb18 Mask RCNN网络分为两个部分： 1.骨干网络ResNet-FPN，用于特征提取。...头部网络，包括边界框识别(分类和回归) + mask预测。...在测试的时候，我们是通过分类分支预测的类别来选择相应的mask预测,这样mask预测和分类预测就彻底解耦了。
Mask R-CNN介绍 Mask R-CNN是基于Faster R-CNN的基于上演进改良而来，FasterR-CNN并不是为了输入输出之间进行像素对齐的目标而设计的，为了弥补这个不足，我们提出了一个简洁非量化的层...接下来，我们详细介绍Mask R-CNN的主要元素，包括Fast／Faster R-CNN缺失的像素对齐（pixel-topixel alignment)。...Mask R-CNN的工作原理 Mask R-CNN 使用了与Faster R-CNN相通的两阶段流程，第一阶段叫做RPN（Region Proposal Network），此步骤提出了候选对象边界框。...在Faster R-CNN网络上的修改，具体包括： （1）将ROI Pooling层替换成了ROIAlign； （2）添加了并列的FCN层（Mask层）。...下面介绍一下更多的细节，在训练阶段，作者对于每个采样的ROI定义一个多任务损失函数L=L_{cls}+L_{box}+L_{mask}，前两项不过多介绍。
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