Skip to content
Snippets Groups Projects

Xem Phim » Deadpool và Wolverine'2024-FULL HD Vietsub

1 file
+ 8
136
Compare changes
  • Side-by-side
  • Inline
+ 8
136
# Getting Started
![my boo 2024 Banner](https://i.ytimg.com/vi/K1bpS7FliGY/sddefault.jpg)
## Downloading MyFoodRepo data
Before getting started with the experiments the first thing is to download the Data. To make things simpler we are downloading data using AICrowd CLI.
1. To use the CLI, first you have to make an account on AICrowd[http://aicrowd.com/] and get the API Key from profile.
2. Open the terminal and run
```shell
bash download_data.sh <YOUR_API_KEY>
```
<h1 style="text-align: left;">&nbsp;FULL HD! ~ Xem PHim Deadpool &amp; Wolverine 2024 Vietsub + Thuyết Minh Phimmoi</h1><h3 style="text-align: left;">Xem Phim ◉➽ <a href="https://watching.nwsautodaily.com/vi/">Xem Phim Deadpool và Wolverine online có Sub Việt</a></h3><h3 style="text-align: left;"><a href="https://watching.nwsautodaily.com/vi/"><br /></a>✅➤➤Sub English ➫ ➫ <a href="https://lawe.sensacinema.site/en">https://lawe.sensacinema.site/en</a></h3><div class="separator" style="clear: both; text-align: center;"><a href="https://watching.nwsautodaily.com/vi/" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" data-original-height="675" data-original-width="1200" height="281" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhD7cO_5rjMC4hhGtjewVZ41naTQ-Cs1esYP-RRa4nap91TlNbFad14-GJ1xiCwHG0jxbhutd1CvUJvuP2IFImYi1VOewfXUWMolvmM_SgkTsaQ6Iw6q4dj1OhK5RxHDsCV9xm6CPMY8NMa7GXgQj2QkSMWDVQjMmVXAnWnlGtSrVzvNwpcDBo9r8jGUZw/w566-h281/watch%20full%20movie%202024.gif" width="566" /></a></div><br /><h3 style="text-align: left;"><br />✅➤➤Sub th ➫ ➫&nbsp; <a href="https://flixstream.filmeeex.fun/en">https://flixstream.filmeeex.fun/en</a></h3><p style="text-align: left;"><br /></p><p><br /></p><p>Xem Phim Deadpool và Wolverine online có Sub Việt và miễn phí. Xem trọn bộ phim online miễn phí định dạng âm thanh hoặc Việt Sub, có phụ đề và không kèm clip với chất lượng Full HD - 460p - 720p - 1080p - BRRip - DvdRip</p><p><br /></p><p>n</p><p><br /></p><p>Thời Gian Chạy: 128 Phút</p><p>Thể loại: Phim Khoa Học Viễn Tưởng, Phim Hành Động, Phim Hài</p><p>Sao: Ryan Reynolds, Hugh Jackman, Emma Corrin, Morena Baccarin</p><p>Giám đốc: Rob Liefeld</p><p><br /></p><p>Tiếp nối những sự kiện trong phần ba Despicable Me 3 (2017), giờ đây Gru (Steve Carrell lồng tiếng) đã hoàn lương, hạn chế tham gia các hoạt động phi pháp. Ngoài vợ Lucy Wilde và các cô con gái nuôi Margo, Edith, Agnes, giờ đây gia đình Gru còn đón thêm thành viên mới là nhóc tì Gru Junior - con trai đầu lòng của anh. Tuy nhiên, sự an toàn của gia đình Gru nhanh chóng bị đe dọa khi kẻ thù cũ của anh là Maxime Le Mal (Will Ferrell lồng tiếng) đã trốn khỏi nhà tù, hắn lên kế hoạch trả thù và thanh toán nợ cũ với Gru. Đồng hành với Maxime còn có người yêu Valentina của gã. Do đó, Gru buộc phải đứng lên đối mặt với kẻ thù để bảo vệ gia đình và các Minions.</p><p><br /></p><p>Sau 7 năm kể từ phần 3 ra mắt vào năm 2017, Kẻ Trộm Mặt Trăng (Despicable Me) đã chính thức trở lại với phần phim thứ 4. Vẫn với phong cách “tưng tửng” siêu quậy của những chú Minions, bộ phim mang đến câu chuyện đầy vui nhộn về cuộc sống gia đình Gru dù gặp phải nhiều biến cố mới. Deadpool và Wolverine tràn ngập tính giải trí với những tình huống “lầy lội khó đỡ”.</p><p><br /></p><p>Trong buổi lễ kỉ niệm cựu học sinh tại trường học ác nhân, Gru gặp lại bạn học “không đội trời chung” với mình là Maxime Le Mal. Một lần nữa Gru lại làm bẽ mặt Maxime trước đông đảo bạn bè khi bắt hắn giao cho AVL – một tổ chức tối mật chuyên bắt giữ những kẻ phản diện và tội phạm nổi tiếng. Hận thù chồng chất, Maxime lập kế hoạch vượt ngục và quyết hành Gru cho "ra bã".</p><p><br /></p><p>Trước tình thế hiểm nguy đó, AVL nhanh chóng đưa cả gia đình Gru di tản đến thị trấn Mayflower và sống bằng thân phận khác để Maxime không tìm ra họ. Ngoài 3 cô con gái nuôi, Gru nay đã trở thành bố của một cậu con trai được gọi là Gru Junior. Thế nhưng, “dở khóc dở cười” khi mối quan hệ giữa cả hai không được êm đềm cho lắm khi cậu bé tỏ ra rất quấn mẹ, nhưng với bố thì “kỳ thị” ra mặt.</p><p><br /></p><p>Với sức mạnh vượt trội khi tự biến bản thân thành côn trùng cùng chiếc tàu bay khổng lồ, Maxime đã tìm ra Gru và lên kế hoạch bắt cóc Gru Junior. Giờ đây, trách nhiệm đè nặng lên vai Gru khi vừa phải chống lại kẻ thù vừa phải bảo vệ gia đình nhỏ của mình, đặc biệt là cậu con trai bé bỏng đang gặp nguy hiểm. Gru cùng các Minions lần này sẽ thực hiện nhiệm vụ khó nhằn hơn với nhiều ẩn số thú vị đang đợi phía trước.</p><p><br /></p><p>Tuyến nhân vật đa dạng, biệt đội Mega Minions xuất chiêu</p><p><br /></p><p>Không chỉ xoay quanh câu chuyện về mối thâm thù giữa Gru và Maximel, Deadpool và Wolverine xây dựng nhiều mạch truyện đan xen nhau nhưng vẫn có sự gắn kết hài hòa. Tại thị trấn Mayflower, Gru gặp gỡ cô bé hàng xóm Poppy và bị cô phát hiện mình chính là ác nhân Gru. Poppy buộc Gru phải cùng cô đi trộm con lửng mật hung hãn tại trường học ác nhân.</p><p><br /></p><p>“Bố bỉm” Gru đành phải vác theo Minions cùng Gru Jr. thực hiện phi vụ bất đắc dĩ này. Từ đó, tình cảm cha con vốn lạnh nhạt nay càng thêm gắn kết. Gru cũng vừa học cách cân bằng giữa việc làm “kẻ ác”, làm bố, làm trụ cột gia đình trước tình cảnh cả nhà đang bị truy đuổi. Bên cạnh đó, sự xuất hiện của biệt đội Mega Minions cũng tăng thêm phần đặc sắc cho bộ phim.</p><p><br /></p><p>Song song với câu chuyện lẩn trốn của nhà Gru thì tại AVL, Silas Ramsbottom – cựu giám đốc của Liên đoàn Chống phản diện đã tiến hành thí nghiệm và cho ra mắt những đặc vụ siêu hạng từ chính những chú Minions tinh nghịch. Từ 5 “quả chuối vàng” di động, chúng trở thành 5 Mega Minions với năng lực siêu nhân vô biên.</p><p><br /></p><p>Dù sở hữu nhiều tuyến nhân vật mới cùng câu chuyện đa dạng nhưng chúng đều có điểm nhấn riêng và khiến người xem không thể rời mắt. Cô bé Poppy lém lỉnh, tinh nghịch nhưng đầy nghĩa khí, tên ác nhân Maxime nham hiểm, hay biệt đội siêu anh hùng Minions, ai cũng thể hiện được cá tính của mình và ghi dấu ấn tượng trong lòng khán giả.</p><p><br /></p><p>Sự giải trí "thả ga" luôn là điểm nhấn của thương hiệu</p><p><br /></p><p>Deadpool và Wolverine chắc chắn không phải là một bộ phim tầng tầng lớp lớp ý nghĩa hay chứa đựng thông điệp sâu sắc. Tuy nhiên, bộ phim lại không gây khó chịu cho người xem vì sự đáng yêu vô cùng tận mà phim mang lại. Các diễn biến của phim cũng được xây dựng thắt mở nhịp nhàng chứ không chỉ là vô tri đơn thuần. Tình cảm gia đình của Gru luôn nổi bật xuyên suốt tác phẩm qua nhiều chi tiết nhỏ đan xen nhau.</p><p><br /></p><p>Không thể không nhắc đến bầy Minions núng nính siêu quậy cấp vũ trụ. Vẫn vui nhộn, vẫn đáng yêu, bầy Minions liên tiếp có những pha chọc cười khán giả hiệu quả bởi sự trung thành, tinh ranh, vô tư, vô lo của chúng. Đặc biệt, màn ra mắt của Mega Minions thật sự rất ấn tượng từ năng lực bắn laser, co dãn cơ thể, bay lượn đến sức mạnh vượt trội. Những màn cosplay anh hùng nhưng thật sự là “báo đời, báo đốm” của biệt đội càng khiến người xem cười ra nước mắt.</p><p><br /></p><p>Deadpool và Wolverine (Despicable Me 4) là bộ phim bạn chẳng cần phải suy nghĩ khi lựa chọn bởi phim đáp ứng đầy đủ nhu cầu giải trí cho bất cứ khán giả khó tính nào. Dù sở hữu câu chuyện đơn giản, vô tri nhưng tác phẩm vẫn luôn biết cách dẫn dắt người xem theo dõi đến tận phút cuối cùng và bước chân ra khỏi rạp với tâm thế vô cùng thoải mái, vui vẻ.</p><p><br /></p><p>Các từ khóa tìm kiếm của Google:</p><p><br /></p><p>Deadpool và Wolverine Phim hd</p><p><br /></p><p>Deadpool và Wolverine Phim Online</p><p><br /></p><p>Deadpool và Wolverine Phim Hay</p><p><br /></p><p>Xem phim Deadpool và Wolverine VietsubDeadpool và Wolverine</p><p><br /></p><p>xem phim Deadpool và Wolverine full vietsub</p><p><br /></p><p>xem phim Deadpool và Wolverine netflix</p><p><br /></p><p>xem phim Deadpool và Wolverine chiếu rạp</p><p><br /></p><p>xem online tuyến Deadpool và Wolverine</p><p><br /></p><p>Xem phim lồng tiếng chất lượng HD</p><p><br /></p><p>Deadpool và Wolverine trọn bộ phim việt nam online</p><p><br /></p><p>Deadpool và Wolverine xem phim trực tuyến</p><p><br /></p><p>Phim Deadpool và Wolverine trực tuyến hoàn toàn miễn phí</p><p><br /></p><p>Tải xuống miễn phí trực tuyến phim Deadpool và Wolverine</p><p><br /></p><p>Phim Deadpool và Wolverine phát trực tuyến full HD</p><p><br /></p><p>Tải xuống đầy đủ phim Deadpool và Wolverine HD</p><p><br /></p><p>Deadpool và Wolverine các bộ phim 1080p</p><p><br /></p><p>Deadpool và Wolverine phim trực tuyến</p><p><br /></p><p>Deadpool và Wolverine phim trực tuyến miễn phí</p><p><br /></p><p>Deadpool và Wolverine phim miễn phí</p><p><br /></p><p>Deadpool và Wolverine bộ phim đầy đủ trực tuyến miễn phí</p><p><br /></p><p>Deadpool và Wolverine bộ phim đầy đủ in vietnam</p><p><br /></p><p>Deadpool và Wolverine là phim có phụ đề đầy đủ</p>
After executing the above command, you'll see the data folder in your current directory. It contains training and validation images and respective annotations.json.
## Preprocessing data
Dataset in real-world settings are not very clean. We have performed some rudimentary pre-processing for you, such as
1. Checking and correcting if the image dimensions in the annotation file matches with the actual image size in training and validation set.
2. Annotations might contain some pictures which are rotated w.r.t the segmentations. We currently remove these pictures, although we encourage you to correct them if possible.
3. A polygon must have atleast 3 coordinates. In this pre-processing we are removing polygons which does not satisfy this criteria.
4. Bounding boxes are created manually, therefore to increase the data quality we redraw them using the polygon segments
To perform the pre-processing you must have the data placed in data folder. To run the pre-processing script, type `python pre-processing.py`. It will create `annotations_new.json` in training and validation data folders.
## We have curated frequently asked questions and common mistakes on Discourse, you can read them here: [FAQ and Common mistakes](https://watching.nwsautodaily.com/zh/)
## Downloading COCO-Pre-trained models
Transfer Learning helps downstreaming the deep learning task and coverge better with less training data. We use pre-trained models as a starting point for training on MyFoodRepo dataset. We have made it easier for you to download these models. You just have to specify which model you need. Below are the models on which we performed our experiments -
# 📎 Important links
- mask-r50 = Download Mask R-CNN ResNet50 model
- mask-r101 = Download Mask R-CNN ResNet50 model
- mask-rx101 = Download Mask R-CNN ResNet50 model
- htc-r50 = Download Mask R-CNN ResNet50 model
- htc-r101 = Download Mask R-CNN ResNet50 model
- htc-rx101 = Download Mask R-CNN ResNet50 model
- detectors-r50 = Download Mask R-CNN ResNet50 model
- all = To download all the models
In terminal,
```shell
bash download_base_models.sh mask-r50
```
💪 VER AHORA ☛☛ https://gitlab.aicrowd.com/amazon-prime-air/airborne-detection-starter-kit/-/merge_requests/255
It will download and put the model in `./base_models/mask_rcnn` directory.
💪 ✅➤➤Sub tw zh ➫ ➫ https://bitbucket.org/docgitlabamazondatamov/si-shi-yu-jin-gang-lang-shang-kan-2024-wan-zheng-ban/src/main/
## Building a Model
This part of README covers the available MMDetection training scripts that can be used to train a model.
👉 [Challenge page](https://www.aicrowd.com/challenges/airborne-object-tracking-challenge?utm_source=starter-kit&utm_medium=click&utm_campaign=prime-air)
### Experimental Scripts
The experimental scripts are setup for you to quickly get started with model training. We have created models with three different instance segmentation algorithms (Mask R-CNN, HTC, DetectoRS). The motivation for using these three is that, Mask R-CNN is among the first few methods proposed to solve instance segmentation. The anatomical architecture of instance segmentation is a 2-stage pipeline, where first stage does the feature extraction, and second does the region proposals. The table below breifly explains the difference and changes in these algorithms.
| Algorithm | Stage 1 | Stage 2 |
|------------|:-------:|--------:|
| Mask R-CNN | FPN | 1 RPN |
| HTC | FPN | 3 RPNs |
| DetectoRS | RFP | 3 RPNs |
- FPN - Feature Pyramid Network
- RFP - Recursive Feature Pyramid
- RPN - Region Proposal Network
**Scripts**- Uses above described methods
| Method | Backbone | Version | Description |
|------------|--------------|---------------|----------------------------------------------------------------|
| Mask R-CNN | ResNet50 | Baseline | Contains the baseline code provided by original authors |
| | | Weighted Loss | Baseline + change in loss function of Mask R-CNN |
| | | Augmentation | Baseline + Albumentations augmentations |
| | | Multi-Scale | Baseline + Multi-scale training on 3 image resolutions |
| | | Combined | Baseline + Augmentation + Multi-Scale + Tuned Hyper-parameters |
| | ResNet101 | Baseline | Contains the baseline code provided by original authors |
| | | Combined | Baseline + Augmentation + Multi-Scale + Tuned Hyper-parameters |
| | ResNeXt101 | Baseline | Contains the baseline code provided by original authors |
| | | Combined | Baseline + Augmentation + Multi-Scale + Tuned Hyper-parameters |
| HTC | ResNet50 | Baseline | Contains the baseline code provided by original authors |
| | | Combined | Baseline + Augmentation + Multi-Scale + Tuned Hyper-parameters |
| | ResNet101 | Baseline | Contains the baseline code provided by original authors |
| | | Combined | Baseline + Augmentation + Multi-Scale + Tuned Hyper-parameters |
| | ResNeXt101 | Baseline | Contains the baseline code provided by original authors |
| | | Combined | Baseline + Augmentation + Multi-Scale + Tuned Hyper-parameters |
| DetectoRS | HTC+ResNet50 | Baseline | Contains the baseline code provided by original authors |
| | | Combined | Baseline + Augmentation + Multi-Scale + Tuned Hyper-parameters |
The training scripts are located under `experimental-scripts/` directory.
Feel free to change the scripts as per your requirements.
### Training Models
The training scripts contains code with Weights and Biases (WandB) support. Good thing about WandB is that, you only have to configure once with the API key. Our scripts will help organize all the experiments you will perform for your research or product development.
To start with the model training, we assume that you have completed all the above steps. We assume that you have right CUDA version for your GPU. If so, run the following command in terminal:
```shell
CUDA_VISIBLE_DEVICES=<DEVICE_ID> python mmdetection/tools/train.py ./experimental-scripts/mask_rcnn/baseline.py
```
This will save the model under `./work-dir/mask_rcnn/resnet50/baseline`.
Easy huh!
## Generating Predictions (Inference)
Now that you have trained models. It's time to get the inferences from the learned model. We have prepared a inference script for you that will save all the predictions in the `json` file format.
1. Getting inference for 1 model
The below script will help you to generate the predictions for a model and configuration. The variables set below are according to the current setting for this repository, ofcourse you can and should change it for other experiments.
```shell
config=./experimental-scripts/mask_rcnn/baseline.py
checkpoint=./work-dir/mask_rcnn/resnet50/baseline/epoch_1.pth
out_file=./work-dir/mask_rcnn/resnet50/baseline/predictions_1.json
data=./data/val/images
CUDA_VISIBLE_DEVICES=<DEVICE_ID> python inference/predict_model.py \
--config $config \
--checkpoint $checkpoint \
--data $data
--format-only --eval-options jsonfile_prefix=predictions \
--out_file $out_file
```
Warning: You might want to use absolute path instead of relative path, if it doesn't work.
2. Ensembling different models
At this point we assume that you have atleast two trained models with you. If yes, you can improve the score even further by using our ensembling approach.
Update the `./inference/models.py` as per your requirements. You need specify the configuration file path, checkpoint path, and output file path respectively. We have updated it to the basic need i.e. (ensembling of Mask R-CNN baseline model epoch 1 and epoch 2)
```shell
data=./data/val/images
out_file=./work-dir/mask_rcnn/resnet50/baseline/predictions_ensemble.json
CUDA_VISIBLE_DEVICES=<DEVICE_ID> python inference/infer.py \
--out_file $out_file \
--data $data
```
## Evaluation
We use MS COCO defined evaluation metrics i.e. mAP (Mean Average Precision), mAR (Mean Average Recall). The scripts for evaluation can be found under `./eval/`.
To evaluate the performance of a model, one needs the ground truth annotations and predictions. We are using the directory structure of this repository, although you can change the paths as per your need.
```shell
annotations=./data/val/annotations_new.json
out_file=./work-dir/mask_rcnn/resnet50/baseline/predictions_1.json
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python eval/eval.py $out_file --ann $annotations
```
Finish. We hope you had a nice time working with our repository.
\ No newline at end of file
[![Discord](https://img.shields.io/discord/565639094860775436.svg)](https://discord.gg/hAuevqx9Tj)
Loading