图像语义分割网络FCN(32s、16s、8s)原理及MindSpore实现

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了图像语义分割网络FCN(32s、16s、8s)原理及MindSpore实现。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、FCN网络结构

         全卷积网络(Fully Convolutional Networks),是较早用于图像语义分割的神经网络。根据名称可知,FCN主要网络结构全部由卷积层组成,在图像领域,卷积是一种非常好的特征提取方式。本质上,图像分割是一个分类任务,需要做的就是对图像上每一个像素按照人工标注进行分类。

FCN大致网络结构如下:

图像语义分割网络FCN(32s、16s、8s)原理及MindSpore实现

上图模型结构为针对VOC数据集的21个语义分割,即数据集包含21种不同分割类型。当图像进入神经网络,第一个卷积层将图像由三通道转换为96通道featuremap,第二个卷积层转换为256个通道,第三个卷积层384个通道,直到最后一个卷积层变为21个通道,每个通道对应不同分割类型。实际上,卷积层整个网络结构中卷积层的通道数可以根据不同任务进行调整,前面每经过一层会对图像进行一次宽高减半的下采样,经过5个卷积层以后,featuremap为输入的1/32,最后通过反卷积层将featuremap宽高恢复到输入图像大小。

二、FCN模型结构实现

         FCN模型结构可以根据分割细粒度使用FCN32s、FCN16s、FCN8s等结构,32s即从32倍下采样的特征图恢复至输入大小,16s和8s则是从16倍和8倍下采样恢复至输入大小,当然还可以使用4s、2s结构,数字越小使用的反卷积层进行上采样越多,对应模型结构更加复杂,理论上分割的效果更精细。这里采用深度学习框架MindSpore来搭建模型结构。

FCN32s模型结构示意图:

图像语义分割网络FCN(32s、16s、8s)原理及MindSpore实现

 模型构建脚本:

class FCN32s(nn.Cell):
    def __init__(self, n_class=21):
        super(FCN32s, self).__init__()
        self.block1 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(3, 64, 3),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 64, 3),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block2 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(64, 128, 3),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, 128, 3),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block3 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(128, 256, 3),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 256, 3),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 256, 3),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block4 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(256, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block5 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block6 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(512, 4096, 7),
            nn.BatchNorm2d(4096),
            nn.ReLU()
        )
        self.block7 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(4096, 4096, 1),
            nn.BatchNorm2d(4096),
            nn.ReLU()
        )
        self.upscore = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(4096, n_class, 1),
            nn.Conv2dTranspose(n_class, n_class, 4, 2, has_bias=False),
            nn.Conv2dTranspose(n_class, n_class, 32, 16, has_bias=False)
        )

    def construct(self, x):
        x = self.block1(x)
        x = self.block2(x)
        x = self.block3(x)
        x = self.block4(x)
        x = self.block5(x)
        x = self.block6(x)
        x = self.block7(x)
        x = self.upscore(x)
        return x

FCN16s模型结构示意图:

图像语义分割网络FCN(32s、16s、8s)原理及MindSpore实现

FCN16s模型脚本:

class FCN16s(nn.Cell):
    def __init__(self, n_class=21):
        super(FCN16s, self).__init__()
        self.block1 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(3, 64, 3),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 64, 3),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block2 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(64, 128, 3),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, 128, 3),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block3 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(128, 256, 3),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 256, 3),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 256, 3),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block4 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(256, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block5 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block6 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(512, 4096, 7),
            nn.BatchNorm2d(4096),
            nn.ReLU()
        )
        self.block7 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(4096, 4096, 1),
            nn.BatchNorm2d(4096),
            nn.ReLU()
        )
        self.upscore_pool5 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(4096, n_class, 1),
            nn.Conv2dTranspose(n_class, n_class, 4, 2)
        )
        self.score_pool4 = nn.Conv2dTranspose(512, n_class, 1, has_bias=False)
        self.add = op.Add()
        self.upscore_pool = nn.Conv2dTranspose(n_class, n_class, 32, 16, has_bias=False)

    def construct(self, x):
        x1 = self.block1(x)
        x2 = self.block2(x1)
        x3 = self.block3(x2)
        x4 = self.block4(x3)
        x5 = self.block5(x4)
        x6 = self.block6(x5)
        x7 = self.block7(x6)
        pool5 = self.upscore_pool5(x7)
        pool4 = self.score_pool4(x4)
        pool = self.add(pool4, pool5)
        pool = self.upscore_pool(pool)
        return pool

 FCN8s模型结构示意图:

图像语义分割网络FCN(32s、16s、8s)原理及MindSpore实现

 FCN8s模型脚本:

class FCN8s(nn.Cell):
    def __init__(self, n_class=21):
        super(FCN8s, self).__init__()
        self.block1 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(3, 64, 3),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 64, 3),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block2 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(64, 128, 3),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, 128, 3),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block3 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(128, 256, 3),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 256, 3),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 256, 3),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block4 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(256, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block5 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 512, 3),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        )
        self.block6 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(512, 4096, 7),
            nn.BatchNorm2d(4096),
            nn.ReLU()
        )
        self.block7 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(4096, 4096, 1),
            nn.BatchNorm2d(4096),
            nn.ReLU()
        )
        self.upscore_pool5 = nn.SequentialCell(
            nn.Conv2d(4096, n_class, 1),
            nn.Conv2dTranspose(n_class, n_class, 4, 2, has_bias=False)
        )
        self.score_pool4 = nn.Conv2dTranspose(512, n_class, 1, has_bias=False)
        self.score_pool3 = nn.Conv2dTranspose(256, n_class, 1, has_bias=False)
        self.add = op.Add()
        self.upscore_pool4 = nn.Conv2dTranspose(n_class, n_class, 4, 2, has_bias=False)
        self.upscore_pool = nn.Conv2dTranspose(n_class, n_class, 16, 8, has_bias=False)

    def construct(self, x):
        x1 = self.block1(x)
        x2 = self.block2(x1)
        x3 = self.block3(x2)
        x4 = self.block4(x3)
        x5 = self.block5(x4)
        x6 = self.block6(x5)
        x7 = self.block7(x6)
        pool5 = self.upscore_pool5(x7)
        pool4 = self.score_pool4(x4)
        pool3 = self.score_pool3(x3)
        pool4 = self.add(pool4, pool5)
        pool4 = self.upscore_pool4(pool4)
        pool = self.add(pool3, pool4)
        pool = self.upscore_pool(pool)
        return pool

三、数据集

         模型结构定义好后,我们需要通过对数据集的训练来检验模型性能。这里使用开源的细胞分割数据集:https://www.kaggle.com/code/kerneler/starter-isbi-challenge-dataset-21087002-9/data。数据集包含30张果蝇一龄幼虫腹神经索(VNC)的连续透射电子显微镜图像数据。

首先通过数值替换对分割标签图像进行转换,将白色背景替换为1。

标签图像预处理:

def convert(path, outpath):
    files = os.listdir(path)
    for i in range(len(files)):
        file = files[i]
        img_path = os.path.join(path, file)
        img = cv2.imread(img_path)
        img[img==255] = 1
        out = os.path.join(outpath, file)
        cv2.imwrite(out, img)

定义数据集:

class Cell_seg_dataset:
    def __init__(self, root_path):
        img_path = os.path.join(root_path, 'images')
        label_path = os.path.join(root_path, 'labels')
        self.img_list = []
        self.label_list = []
        img_names = os.listdir(img_path)
        label_names = os.listdir(label_path)
        self.img_index = np.array(range(len(img_names)))
        self.label_index = np.array(range(len(label_names)))
        for i in range(len(img_names)):
            self.img_list.append(os.path.join(img_path, img_names[i]))
            self.label_list.append(os.path.join(label_path, label_names[i]))
            self.img_index[i] = i
            self.label_index[i] = i
        if len(img_names) != len(label_names):
            raise 'images is not equal to labels !'

    def __getitem__(self, index):
        return self.img_index[index], self.label_index[index]

    def __len__(self):
        return len(self.img_list)

数据预处理:

def _preprocess(dataset, images, labels, classes, batch_size, img_channel, img_shape, label_shape):
    img_path = []
    label_path = []
    for i in range(batch_size):
        img_path.append(dataset.img_list[images[i]])
        label_path.append(dataset.label_list[labels[i]])
    one_hot = ops.OneHot()
    transpose = ops.Transpose()
    img_out = np.zeros((batch_size, img_channel, img_shape, img_shape))
    label_out = np.zeros((batch_size, label_shape, label_shape, classes))
    for i in range(len(images)):
        img = cv2.imread(img_path[i])
        img = img / 255.0
        img = Tensor(img, dtype=mindspore.float32)
        img = transpose(img, (2, 0, 1))
        label = cv2.imread(label_path[i])
        label = cv2.cvtColor(label, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        label = one_hot(Tensor(label, dtype=mindspore.int32), classes,
                        Tensor(1, dtype=mindspore.float32),
                        Tensor(0, dtype=mindspore.float32))
        img_out[i] = img.asnumpy()
        label_out[i] = label.asnumpy()
    img_out = Tensor(img_out, dtype=mindspore.float32)
    label_out = Tensor(label_out, dtype=mindspore.float32)
    return img_out, label_out

四、模型训练

    首先需要根据模型输出结果结合标签数据进行损失计算,这里使用的数据集为二分类图像分割数据,通过onehot将标签图像转换为2通道的featuremap,将网络输出结果与标签featuremap进行逐像素计算loss,通过反向传播更新模型。

    优化器:Adam

    损失函数:交叉熵损失

计算loss:

class MyWithLossCell(nn.Cell):
    def __init__(self, backbone, loss_func, batch_size, classes, label_shape):
        super(MyWithLossCell, self).__init__()
        self._backbone = backbone
        self._loss_func = loss_func
        self.transpose = ops.Transpose()
        self.shape = (batch_size * label_shape * label_shape, classes)
        self.reshape = ops.Reshape()
        self.sum = ops.ReduceSum(False)

    def construct(self, inputs, labels):
        logits = self._backbone(inputs)
        logits = self.transpose(logits, (0, 2, 3, 1))
        logits = self.reshape(logits, self.shape)
        labels = self.reshape(labels, self.shape)
        loss = self._loss_func(logits, labels)
        loss = self.sum(loss)
        return loss

定义训练脚本:

def train():
    train_data_path = config.train_data
    dataset = Cell_seg_dataset(train_data_path)
    train_data = ds.GeneratorDataset(dataset, ["data", "label"], shuffle=True)
    train_data = train_data.batch(config.batch_size)

    if config.backbone == 'FCN8s':
        net = FCN8s(config.num_classes)
    elif config.backbone == 'FCN16s':
        net = FCN16s(config.num_classes)
    else:
        net = FCN32s(config.num_classes)

    if config.use_pretrain_ckpt:
        ckpt_file = config.pretrain_ckpt_path
        param_dict = load_checkpoint(ckpt_file)
        load_param_into_net(net, param_dict)

    opt = nn.Adam(params=net.trainable_params(), learning_rate=config.lr, weight_decay=0.9)
    loss_func = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits()
    loss_net = MyWithLossCell(net, loss_func, config.batch_size, config.num_classes, config.label_shape)
    train_net = nn.TrainOneStepCell(loss_net, opt)
    train_net.set_train()
    for epoch in range(config.epochs):
        train_loss = 0
        step = 0
        for data in train_data.create_dict_iterator():
            images, labels = _preprocess(dataset, data['data'], data['label'], config.num_classes, config.batch_size,
                                         config.input_channel, config.input_shape, config.label_shape)
            loss = train_net(images, labels)
            step += 1
            print(f'step:{step},loss:{loss}')
            train_loss += loss
        iter = epoch + 1
        print(f'epoch:{iter}, train loss:{train_loss}')
        if iter % 10 == 0:
            save_checkpoint(net, f'{iter}.ckpt')

训练过程loss输出:图像语义分割网络FCN(32s、16s、8s)原理及MindSpore实现

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-461994.html

五、推理验证

     训练完成后,通过加载保存的ckpt文件,在测试数据上进行推理验证。

推理脚本:

import mindspore
from mindspore import load_checkpoint, load_param_into_net, Tensor, ops
from src.model import FCN8s
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt


def main(ckptPath, imagePath, classes):
    img = cv2.imread(imagePath)
    img = img / 255.0
    img = Tensor(img, dtype=mindspore.float32)
    transpose = ops.Transpose()
    img = transpose(img, (2, 0, 1))
    expand_dim = ops.ExpandDims()
    img = expand_dim(img, 0)
    net = FCN8s(classes)
    param_dict = load_checkpoint(ckptPath)
    load_param_into_net(net, param_dict)
    net.set_train(False)
    result = net(img)
    result = np.squeeze(result.asnumpy())
    return result


if __name__ == '__main__':
    img_path = '0.jpg'
    ckpt_path = '800.ckpt'
    num_classes = 2
    result = main(ckpt_path, img_path, num_classes)
    print(result.shape) 
    img_rgb = [[0, 0, 0], [255, 255, 255]]
    img = np.ones((512, 512, 3))
    for i in range(512):
        for j in range(512):
            max_value = 0
            max_index = 0
            for k in range(num_classes):
                value = result[k, i, j]
                if value > max_value:
                    max_value = value
                    max_index = k
            img[i][j] = img_rgb[max_index]
    plt.figure('image')
    plt.imshow(img)
    plt.show()

图像语义分割网络FCN(32s、16s、8s)原理及MindSpore实现图像语义分割网络FCN(32s、16s、8s)原理及MindSpore实现

 

 

到了这里,关于图像语义分割网络FCN(32s、16s、8s)原理及MindSpore实现的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 图像语义分割 pytorch复现U2Net图像分割网络详解

    U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection 网络的主体类似于U-Net的网络结构,在大的U-Net中,每一个小的block都是一个小型的类似于U-Net的结构,因此作者取名U2Net 仔细观察,可以将网络中的block分成两类: 第一类 :En_1 ~ En_4 与 De_1 ~ De_4这8个block采用的block其实是

    2024年01月22日
    浏览(54)
  • 【图像分割】Unet系列深度讲解(FCN、UNET、UNET++)

    1.1 背景介绍: 自2015年以来,在生物医学图像分割领域,U-Net得到了广泛的应用,目前已达到四千多次引用。至今,U-Net已经有了很多变体。目前已有许多新的卷积神经网络设计方式,但很多仍延续了U-Net的核心思想,加入了新的模块或者融入其他设计理念。 编码和解码,早在

    2024年02月03日
    浏览(42)
  • 深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[5]:FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等

    【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等 专栏详细介绍:【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、

    2024年02月16日
    浏览(58)
  • 【论文阅读】DeepLab:语义图像分割与深度卷积网络,自然卷积,和完全连接的crf

    DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 深度学习解决了语义图像分割的任务 做出了三个主要贡献,这些贡献在实验中被证明具有实质性的实际价值   强调卷积与上采样滤波器,或“空洞卷积”,作为一个强大的工具在密集预测任

    2024年03月11日
    浏览(70)
  • 论文阅读—2023.7.13:遥感图像语义分割空间全局上下文信息网络(主要为unet网络以及改unet)附加个人理解与代码解析

    前期看的文章大部分都是深度学习原理含量多一点,一直在纠结怎么改模型,论文看的很吃力,看一篇忘一篇,总感觉摸不到方向。想到自己是遥感专业,所以还是回归遥感影像去谈深度学习,回归问题,再想着用什么方法解决问题。 1、易丢失空间信息 在 Decoder 阶段输出多

    2024年02月16日
    浏览(46)
  • 【3-D深度学习:肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络,并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究(Matlab代码实现)

     💥💥💞💞 欢迎来到本博客 ❤️❤️💥💥 🏆博主优势: 🌞🌞🌞 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️ 座右铭: 行百里者,半于九十。 📋📋📋 本文目录如下: 🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码实现 使用

    2024年02月15日
    浏览(56)
  • 图像分割综述之语义分割

    博主的研究方向为图像分割,想顶会发一篇关于全景分割的论文,语义分割和实例分割是全景分割的必经之路。所以本人先把自己最近阅读的顶会中语义分割相关的优秀论文罗列出来,方便复习巩固,对语义分割方向有一个宏观的掌握。 目录 一、论文综述 1.1 经典分割算法

    2024年02月05日
    浏览(47)
  • Python Unet ++ :医学图像分割,医学细胞分割,Unet医学图像处理,语义分割

    一,语义分割:分割领域前几年的发展 图像分割是机器视觉任务的一个重要基础任务,在图像分析、自动驾驶、视频监控等方面都有很重要的作用。图像分割可以被看成一个分类任务,需要给每个像素进行分类,所以就比图像分类任务更加复杂。此处主要介绍 Deep Learning-ba

    2024年02月16日
    浏览(63)
  • UNet-肝脏肿瘤图像语义分割

    目录 一. 语义分割 二. 数据集 三. 数据增强 图像数据处理步骤 CT图像增强方法 :windowing方法 直方图均衡化 获取掩膜图像深度 在肿瘤CT图中提取肿瘤 保存肿瘤数据  四. 数据加载 数据批处理 ​编辑​编辑 数据集加载   五. UNet神经网络模型搭建          单张图片预测图

    2024年02月04日
    浏览(86)
  • 使用SAM进行遥感图像语义分割

    Segment Anything Model(SAM)论文 Segment Anything Model(SAM)模型解读及代码复现 Scaling-up Remote Sensing Segmentation Dataset with Segment Anything Model论文 The success of the Segment Anything Model (SAM) demonstrates the significance of data-centric machine learning. However, due to the difficulties and high costs associated with annotating Rem

    2024年02月07日
    浏览(42)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包