• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于Triangle Net 的密集人群計數(shù)

    2021-02-26 02:16:24翁佳鑫仝明磊
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2021年9期
    關(guān)鍵詞:淺層計數(shù)卷積

    翁佳鑫,仝明磊

    (上海電力大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院,上海 200090)

    1 概述

    近年來,人群計數(shù)的典型解決方案是使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的密度回歸估計人群密度,通過訓(xùn)練CNN 來學(xué)習(xí)人群圖像和密度圖之間的映射,再通過密度圖求和獲得總?cè)藬?shù)。MCNN[1]是將多尺度融合應(yīng)用于人群計數(shù)的開拓性工作,使用三個不同大小的卷積核模塊解決人場場景中規(guī)模變化問題。Switch-CNN[2]在圖像塊上訓(xùn)練幾個獨立的CNN 人群密度回歸器,這些回歸器與MCNN 具有相同的結(jié)構(gòu)。此外,還對回歸分類器進(jìn)行了交替分類訓(xùn)練,以選擇最佳分類器進(jìn)行密度估計。雖然以上兩個網(wǎng)絡(luò)使用多列模塊但幾乎使用相同的結(jié)構(gòu),不可避免地導(dǎo)致大量信息冗余;且在將圖像發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)之前,多列網(wǎng)絡(luò)始終需要密度分類器,使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變的更復(fù)雜。Maesden 等人[3]提出了一種用于單圖像人群計數(shù)的多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MSCNN),通過膨脹卷積和Inception 結(jié)構(gòu)在單列架構(gòu)中實現(xiàn)更高的人群計數(shù)性能。SaCNN[4]是一種具有規(guī)模自適應(yīng)的CNN,它以具有固定小接受域的FCN 為骨架,并將從多層提取的特征圖改變?yōu)橄嗤笮?然后將它們?nèi)诤弦陨勺罱K密度圖。由于高分辨率密度圖包含更精細(xì)的細(xì)節(jié),所以生成高分辨率和高質(zhì)量的密度圖對人群密度估計很有幫助。ic-CNN[5]提出了一個兩分支網(wǎng)絡(luò),其中一個生成低分辨率密度圖,另一個將低分辨率圖和前一層提取的特征圖融合以生成更高分辨率的密度圖。但該模型生成低分辨率密度圖時欠缺考慮淺層網(wǎng)絡(luò)的細(xì)節(jié)信息,人群較為密集時難以提取到小尺度人頭的特征。

    針對上述問題,本文提出的模型首先用并行連接的方式將淺層網(wǎng)絡(luò)提取的細(xì)節(jié)信息和深層網(wǎng)絡(luò)提取的高分辨率表征進(jìn)行多尺度融合生成高質(zhì)量密度圖;其次提出加固模塊以考慮密度圖的局部相關(guān)性且加快模型收斂速度;最后提出一種新的損失函數(shù),在人群計數(shù)常用的均方誤差(MSE)損失函數(shù)的基礎(chǔ)上聯(lián)合二進(jìn)制交叉熵(BCE)損失。

    2 人群密度估計

    為解決人群計數(shù)算法在擁擠環(huán)境下精度下降的問題,提出了新穎的編碼器/解碼器網(wǎng)絡(luò)Triangle Net。

    圖1 Triangle Net 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    如圖1 所示,本文提出的網(wǎng)絡(luò)以編碼解碼器結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)。網(wǎng)絡(luò)中每個卷積核大小為 3×3,每個最大值池化核的大小為 2×2。

    編碼器模塊使用VGG16 的前10 層作為網(wǎng)絡(luò)的特征提取器,在特征提取的過程中增加池化層對圖像進(jìn)行下采樣操作,能夠有效地降低網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量,擴(kuò)大感受野,同時生成4 種不同分辨率的特征圖。

    解碼器分為密度圖估計模塊和加固模塊?,F(xiàn)有的大多數(shù)方法通過最大池化生成低分辨率特征圖,再從低分辨率特征圖通過上采樣恢復(fù)至高分辨率,實現(xiàn)了多尺度特征提取的一個過程。這種方法并沒有考慮到淺層網(wǎng)絡(luò)的細(xì)節(jié)信息,當(dāng)人群較為密集時,很容易提取不到小尺度人頭的特征。不同尺度的特征圖包含不同信息并且高度互補(bǔ)。例如,較深層特征可以提取出高級語義信息,而在淺層特征中可以獲得更多細(xì)節(jié)信息。有一些這方面的研究[6-7]表明,這些互補(bǔ)特征可以相互完善。但若使用簡單方法如加權(quán)平均和串聯(lián)來直接融合,則不能很好地捕獲這些互補(bǔ)信息,所以本文使用并行連接深層網(wǎng)絡(luò)和淺層網(wǎng)絡(luò)的方式,多尺度融合不同分辨率的特征圖,使得從深層網(wǎng)絡(luò)到淺層網(wǎng)絡(luò)的過程中都從其他并行表示中反復(fù)接收高階語義信息,有效解決像素定位問題,提高生成密度圖的質(zhì)量。

    加固模塊通過上采樣恢復(fù)特征圖尺寸,每經(jīng)過一次上采樣恢復(fù)的特征圖就與密度圖估計模塊的特征圖融合,這樣既能影響密度圖估計模塊,還能幫助網(wǎng)絡(luò)更快的收斂。最后融合密度圖估計模塊和加固模塊,通過ReLU激活函數(shù)將其送到最后的conv1×1×1 層,生成高精度人群密度圖。

    2.2 損失函數(shù)

    本節(jié)使用由均方誤差(MSE)和二進(jìn)制交叉熵(BCE)損失組成的聯(lián)合損失。現(xiàn)有人群計數(shù)算法大多使用SSIM損失來確保不忽略密度圖的局部相關(guān)性,但是在本文實驗中,發(fā)現(xiàn)加固模塊不僅能加速收斂并且可以用來影響密度圖估計模塊。這樣,不僅可以幫助網(wǎng)絡(luò)更快地收斂,還可以幫助檢查密度圖的局部相關(guān)性。

    MSE 損失:Hang 等人[8]在他們的圖像恢復(fù)研究中,發(fā)現(xiàn)了一個有趣的現(xiàn)象,在獨立且均勻分布的高斯噪聲的情況下,L2 提供了最大似然估計。通常使用基于像素獨立性假設(shè)的歐幾里得距離,會忽略掉密度圖的局部相關(guān)性。但由于本文中的加固模塊能有效的解決這個問題,所以選擇使用MSE 損失函數(shù),如式(1)所示

    其中y 是預(yù)測值,t 是真實值,N 是像素總數(shù)。

    BCE 損失:本文選用分類交叉熵?fù)p失函數(shù)來訓(xùn)練加固模塊。

    其中y 是預(yù)測值,t 是真實值,N 是像素總數(shù)。

    2.3 評價指標(biāo)

    本文選用回歸問題常用的平均絕對誤差(MAE)和均方誤差(MSE)作為評價指標(biāo),MAE 可以反應(yīng)算法的準(zhǔn)確性,而MSE 則反應(yīng)算法的魯棒性,定義如(3)(4)兩式所示。

    其中N 為測試集圖片的總數(shù)量,P(i)為測試集標(biāo)記的真實人數(shù),Q(i)為測試集的預(yù)測人數(shù)。

    3 實驗

    本文將在兩個較為密集的人群計數(shù)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行,這兩個數(shù)據(jù)集是ShanghaiTech 和UCF_CC_50。

    3.1 訓(xùn)練細(xì)節(jié)

    深度度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架為Tensorflow+ Keras,模型訓(xùn)練參數(shù)如表3 所示。在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時,出現(xiàn)了梯度逐漸消失的問題,嘗試使用批理規(guī)范化(BN)和實例規(guī)范化(IN)來緩解此問題,但由于小批量統(tǒng)計信息不穩(wěn)定,使用BN 時會得到更差的結(jié)果。因此選擇在每個卷積層后加入IN層,如式(5)所示

    其中w 和b 是卷積層的權(quán)重和偏差項,γ 和β 是實例規(guī)范化層的權(quán)重和偏差項,μ 和σ 是輸入的均值和方差。

    3.2 數(shù)據(jù)集

    實驗在ShanghaiTech 和UCF_CC_50 兩個通用人群密度估計數(shù)據(jù)集上進(jìn)行,這兩個數(shù)據(jù)集的參數(shù)如表1 所示。本文只使用一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式是水平翻轉(zhuǎn)。

    表1 數(shù)據(jù)集參數(shù)

    3.3 Shanghai Tech 數(shù)據(jù)集

    Shanghai Tech 數(shù)據(jù)集是最大的人群密度公共數(shù)據(jù)集,可分為A,B 兩部分,A 部分的人群密度遠(yuǎn)大于B 部分。其特點是場景變化多,且人群密度變化也大,具有較高的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性。

    表2 不同實驗在Shanghai Tech 數(shù)據(jù)集上的對比

    表3 不同實驗在UCF_CC_50 數(shù)據(jù)集上的對比

    表2 將本文提出的算法與其他人群計數(shù)算法在Shanghai Tech 數(shù)據(jù)集進(jìn)行了比較,從表中可知本文在PartA 部分取得最小的MAE 和MSE,而在PartB 部分的MAE 和MSE 僅比ic-CNN 大一些。從實驗結(jié)果表明,本文提出的算法在較為稀疏的人群上能取得不錯的效果,并且在較為密集的人群上取得的效果更加。

    3.4 UCF_CC_50 數(shù)據(jù)集

    UCF_CC_50 數(shù)據(jù)集總共50 張圖片,這個數(shù)據(jù)集雖然圖片數(shù)量最少,但人群最為密集,且每張圖片的人數(shù)變化大,是最有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集。本文選擇與文獻(xiàn)[1]一樣的五折交叉方法進(jìn)行實驗,各個不同算法在UCF_CC_50 數(shù)據(jù)集上的結(jié)果如表3 所示。本文提出的算法在MAE 和MSE 上均取得最小值,充分證明本文提出的算法在較為密集的人群上能取得不錯的準(zhǔn)確性和魯棒性。

    4 結(jié)束語

    為了提高人群密度算法在擁擠人群的精度,本文提出了一種新穎的編碼解碼器網(wǎng)絡(luò)Triangle Net,用并行連接深層網(wǎng)絡(luò)和淺層網(wǎng)絡(luò)的方式,多尺度融合不同分辨率的特征圖,使得從深層網(wǎng)絡(luò)到淺層網(wǎng)絡(luò)的過程中都從其他并行表示中反復(fù)接收高階語義信息,提高生成密度圖的質(zhì)量,并且加入的加固模塊既能加快網(wǎng)絡(luò)收斂,還能有效解決密度圖的局部相關(guān)性問題。在兩個具有擁擠嘈雜特征的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行大量實驗表明,本文的方法在較為密集場景下人群計數(shù)有著不錯的準(zhǔn)確性和魯棒性。

    本文進(jìn)行實驗的兩個數(shù)據(jù)集都較小,未來考慮自主生成不同密度的虛擬人群圖像作為訓(xùn)練集來擴(kuò)充數(shù)據(jù)集以提升人群計數(shù)的準(zhǔn)確度。

    猜你喜歡
    淺層計數(shù)卷積
    古人計數(shù)
    基于3D-Winograd的快速卷積算法設(shè)計及FPGA實現(xiàn)
    淺層換填技術(shù)在深厚軟土路基中的應(yīng)用
    基于淺層曝氣原理的好氧顆粒污泥的快速培養(yǎng)
    遞歸計數(shù)的六種方式
    古代的計數(shù)方法
    從濾波器理解卷積
    電子制作(2019年11期)2019-07-04 00:34:38
    基于傅里葉域卷積表示的目標(biāo)跟蹤算法
    這樣“計數(shù)”不惱人
    淺層地下水超采區(qū)劃分探究
    a级毛片免费高清观看在线播放| 国产一区二区三区av在线| 亚洲av成人精品一区久久| 一区二区三区免费毛片| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 成人无遮挡网站| 久久久久久久久大av| tube8黄色片| 99久久综合免费| 丰满迷人的少妇在线观看| 国产精品成人在线| 日本色播在线视频| 2018国产大陆天天弄谢| 五月天丁香电影| 纯流量卡能插随身wifi吗| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 三级国产精品片| 美女高潮的动态| 超碰97精品在线观看| 高清在线视频一区二区三区| 国产av一区二区精品久久 | 国产熟女欧美一区二区| 99re6热这里在线精品视频| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 久久99蜜桃精品久久| 久久精品人妻少妇| 成人亚洲欧美一区二区av| 国产av码专区亚洲av| 大陆偷拍与自拍| 日韩成人伦理影院| 久久久久久久久久久丰满| 51国产日韩欧美| 亚洲国产成人一精品久久久| 少妇人妻精品综合一区二区| 天美传媒精品一区二区| 六月丁香七月| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 国产精品久久久久久精品古装| 国产淫语在线视频| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91 | 久久久久性生活片| 国产黄色视频一区二区在线观看| 我的老师免费观看完整版| 亚洲丝袜综合中文字幕| 日日撸夜夜添| 国产在线免费精品| 特大巨黑吊av在线直播| 国产中年淑女户外野战色| 99久国产av精品国产电影| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 久久久久人妻精品一区果冻| 欧美另类一区| 欧美另类一区| 亚洲精品国产色婷婷电影| 只有这里有精品99| 黄色一级大片看看| 免费人成在线观看视频色| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 少妇人妻精品综合一区二区| 极品教师在线视频| 国产乱人偷精品视频| av专区在线播放| 伊人久久国产一区二区| 在线免费十八禁| 久久6这里有精品| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 少妇人妻久久综合中文| 亚洲国产欧美在线一区| av国产久精品久网站免费入址| 亚洲人成网站在线播| 岛国毛片在线播放| 亚洲综合色惰| av女优亚洲男人天堂| 男人添女人高潮全过程视频| 黄色一级大片看看| 国产黄色免费在线视频| 伦精品一区二区三区| 干丝袜人妻中文字幕| av线在线观看网站| 亚洲国产精品999| 波野结衣二区三区在线| 身体一侧抽搐| 久久99热这里只有精品18| 亚洲欧洲日产国产| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜 | 97超碰精品成人国产| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 中文字幕免费在线视频6| 国产高清三级在线| 干丝袜人妻中文字幕| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 黑人高潮一二区| 久久精品久久精品一区二区三区| 黄色视频在线播放观看不卡| 亚洲精品第二区| 老司机影院成人| 亚洲综合精品二区| 精品久久久精品久久久| 一级毛片我不卡| 国产精品嫩草影院av在线观看| 亚洲精品第二区| 国产日韩欧美在线精品| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 在线观看免费高清a一片| 97在线视频观看| 久久人人爽人人爽人人片va| 国产成人精品婷婷| 国产成人91sexporn| 国产精品av视频在线免费观看| 亚洲av国产av综合av卡| 永久免费av网站大全| 高清毛片免费看| 下体分泌物呈黄色| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 99久国产av精品国产电影| 99热这里只有是精品在线观看| 国产大屁股一区二区在线视频| 看免费成人av毛片| 国产乱人视频| 日韩精品有码人妻一区| 日韩av在线免费看完整版不卡| 国产欧美亚洲国产| 女人久久www免费人成看片| 亚洲av二区三区四区| 欧美最新免费一区二区三区| 各种免费的搞黄视频| 欧美精品亚洲一区二区| www.av在线官网国产| 在线观看免费日韩欧美大片 | 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 亚洲一区二区三区欧美精品| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 久久久久人妻精品一区果冻| 欧美精品亚洲一区二区| 精品亚洲成国产av| 最近手机中文字幕大全| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 亚洲国产精品一区三区| 一级a做视频免费观看| freevideosex欧美| 欧美 日韩 精品 国产| 久久这里有精品视频免费| 插逼视频在线观看| 日本wwww免费看| 搡老乐熟女国产| 日韩亚洲欧美综合| 99国产精品免费福利视频| 日本色播在线视频| 热99国产精品久久久久久7| kizo精华| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| av女优亚洲男人天堂| 麻豆成人av视频| 久久久成人免费电影| av女优亚洲男人天堂| 国产成人一区二区在线| 各种免费的搞黄视频| 国产中年淑女户外野战色| 人妻一区二区av| 亚洲国产精品专区欧美| 青春草国产在线视频| 女人久久www免费人成看片| 国产男人的电影天堂91| 中文字幕制服av| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 免费大片18禁| 国产大屁股一区二区在线视频| 国产免费一级a男人的天堂| 国国产精品蜜臀av免费| 中文字幕亚洲精品专区| av在线蜜桃| 久久久久人妻精品一区果冻| 高清毛片免费看| 久久人妻熟女aⅴ| 欧美少妇被猛烈插入视频| 日本黄色片子视频| 成人免费观看视频高清| 97在线视频观看| 免费看日本二区| 国产男女超爽视频在线观看| 丰满乱子伦码专区| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 全区人妻精品视频| 舔av片在线| av线在线观看网站| 国产精品偷伦视频观看了| av卡一久久| 国产色婷婷99| 婷婷色综合大香蕉| 丝袜脚勾引网站| 国产毛片在线视频| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 老司机影院成人| 国产成人午夜福利电影在线观看| 草草在线视频免费看| 我要看黄色一级片免费的| 国产av一区二区精品久久 | 免费av中文字幕在线| 一级av片app| av天堂中文字幕网| 国产亚洲91精品色在线| 18禁动态无遮挡网站| 亚洲电影在线观看av| 亚洲欧洲日产国产| 国产爽快片一区二区三区| 日本黄大片高清| 国产精品女同一区二区软件| 99热这里只有是精品50| 成人黄色视频免费在线看| 六月丁香七月| 午夜免费男女啪啪视频观看| 日韩大片免费观看网站| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 亚洲经典国产精华液单| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91 | 亚洲国产毛片av蜜桃av| 亚洲天堂av无毛| 能在线免费看毛片的网站| 午夜免费观看性视频| 国产精品成人在线| 最近手机中文字幕大全| 久久久久国产网址| 男女边吃奶边做爰视频| 国产精品蜜桃在线观看| 亚洲精品亚洲一区二区| 婷婷色综合www| 人人妻人人看人人澡| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 国产淫片久久久久久久久| 99国产精品免费福利视频| 色吧在线观看| 亚洲精品第二区| 高清视频免费观看一区二区| 大片电影免费在线观看免费| 久久久久久久国产电影| 国产真实伦视频高清在线观看| 男人和女人高潮做爰伦理| 亚洲,欧美,日韩| 大码成人一级视频| 香蕉精品网在线| 亚洲精品aⅴ在线观看| 欧美zozozo另类| 久久这里有精品视频免费| 99久久精品热视频| 欧美成人精品欧美一级黄| 男的添女的下面高潮视频| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 看免费成人av毛片| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 亚洲av成人精品一区久久| 看非洲黑人一级黄片| 免费黄色在线免费观看| 高清黄色对白视频在线免费看 | 欧美高清性xxxxhd video| 亚洲精品亚洲一区二区| 简卡轻食公司| 1000部很黄的大片| 成人无遮挡网站| 国产精品99久久久久久久久| 免费av中文字幕在线| 观看免费一级毛片| 少妇被粗大猛烈的视频| 国产中年淑女户外野战色| 日本-黄色视频高清免费观看| 久久精品久久精品一区二区三区| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频 | 精品少妇久久久久久888优播| 久久婷婷青草| 一级片'在线观看视频| 亚洲美女搞黄在线观看| 五月伊人婷婷丁香| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 亚洲欧美精品自产自拍| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 精品人妻熟女av久视频| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 啦啦啦中文免费视频观看日本| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 国产精品免费大片| 国产免费又黄又爽又色| 99热网站在线观看| 97在线人人人人妻| 日本wwww免费看| 超碰97精品在线观看| 精品人妻偷拍中文字幕| 国内精品宾馆在线| 天堂中文最新版在线下载| 91在线精品国自产拍蜜月| 中国美白少妇内射xxxbb| 男人舔奶头视频| 久久青草综合色| 少妇的逼水好多| 在线观看三级黄色| videos熟女内射| 3wmmmm亚洲av在线观看| 晚上一个人看的免费电影| 亚洲一区二区三区欧美精品| 最近的中文字幕免费完整| 欧美三级亚洲精品| 2021少妇久久久久久久久久久| 女人久久www免费人成看片| 一级毛片久久久久久久久女| 国产成人一区二区在线| 国产精品女同一区二区软件| 国产又色又爽无遮挡免| 97在线视频观看| 精品一区二区三卡| 国产成人精品婷婷| 日韩电影二区| 一级a做视频免费观看| 国产成人a区在线观看| 美女国产视频在线观看| 国产日韩欧美亚洲二区| 日本vs欧美在线观看视频 | 国产白丝娇喘喷水9色精品| 18禁在线播放成人免费| 午夜免费男女啪啪视频观看| 国产精品免费大片| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 美女国产视频在线观看| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 日韩伦理黄色片| 日本黄色片子视频| 久久99蜜桃精品久久| 亚洲精品成人av观看孕妇| 22中文网久久字幕| 99久国产av精品国产电影| 高清午夜精品一区二区三区| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 亚洲最大成人中文| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | 美女内射精品一级片tv| 黄色一级大片看看| 亚洲成人手机| 最近中文字幕2019免费版| 一二三四中文在线观看免费高清| kizo精华| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | 国产免费一区二区三区四区乱码| 欧美日韩综合久久久久久| av国产精品久久久久影院| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 青春草视频在线免费观看| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 又爽又黄a免费视频| 亚洲怡红院男人天堂| 久热久热在线精品观看| 亚洲精品日韩av片在线观看| 欧美极品一区二区三区四区| 亚洲欧洲国产日韩| 国产日韩欧美亚洲二区| 日韩中文字幕视频在线看片 | 偷拍熟女少妇极品色| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 成人漫画全彩无遮挡| 国产午夜精品一二区理论片| 成人漫画全彩无遮挡| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 青青草视频在线视频观看| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频 | 亚洲综合精品二区| 亚洲av日韩在线播放| 日韩亚洲欧美综合| 国产乱人视频| 韩国高清视频一区二区三区| 日本av免费视频播放| 亚洲av综合色区一区| 在线观看免费日韩欧美大片 | 亚洲精品aⅴ在线观看| 一本久久精品| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 丰满少妇做爰视频| 制服丝袜香蕉在线| 亚洲欧美一区二区三区国产| 国产永久视频网站| a级毛色黄片| 中文欧美无线码| 性色av一级| 街头女战士在线观看网站| 青春草国产在线视频| av播播在线观看一区| 亚洲av综合色区一区| 观看av在线不卡| 欧美日韩亚洲高清精品| 精品国产三级普通话版| 尤物成人国产欧美一区二区三区| xxx大片免费视频| 精品视频人人做人人爽| 亚洲精品国产成人久久av| kizo精华| 国产高清有码在线观看视频| 黑丝袜美女国产一区| 成人无遮挡网站| 免费观看av网站的网址| 日韩 亚洲 欧美在线| 日韩一本色道免费dvd| 欧美xxxx性猛交bbbb| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 国产精品一二三区在线看| 久久99蜜桃精品久久| 欧美成人精品欧美一级黄| 国产一区二区在线观看日韩| 极品少妇高潮喷水抽搐| 2018国产大陆天天弄谢| 中文资源天堂在线| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 性高湖久久久久久久久免费观看| 插阴视频在线观看视频| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 亚洲精品久久午夜乱码| 国产精品不卡视频一区二区| 一级毛片久久久久久久久女| 久久久久久久久久久免费av| 免费观看性生交大片5| 亚洲丝袜综合中文字幕| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 亚洲久久久国产精品| 日日摸夜夜添夜夜爱| 亚洲成人av在线免费| 春色校园在线视频观看| 中文天堂在线官网| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 激情 狠狠 欧美| 国产毛片在线视频| 大片免费播放器 马上看| av.在线天堂| 黄色视频在线播放观看不卡| 中文欧美无线码| 中文字幕免费在线视频6| 亚洲av.av天堂| 在线观看一区二区三区激情| 欧美另类一区| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 嫩草影院入口| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 久久久久性生活片| 视频区图区小说| 乱码一卡2卡4卡精品| 日韩av免费高清视频| 亚洲精品一二三| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 色网站视频免费| 高清欧美精品videossex| 边亲边吃奶的免费视频| 超碰97精品在线观看| 草草在线视频免费看| 亚洲av成人精品一区久久| 欧美国产精品一级二级三级 | 欧美日韩精品成人综合77777| 草草在线视频免费看| 男人狂女人下面高潮的视频| 七月丁香在线播放| 亚洲人成网站在线观看播放| 久久精品久久精品一区二区三区| 高清午夜精品一区二区三区| 少妇 在线观看| 深夜a级毛片| 久久久久久久久久久丰满| 国产亚洲91精品色在线| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频 | 亚洲在久久综合| 一级片'在线观看视频| 中文在线观看免费www的网站| 日日啪夜夜撸| av女优亚洲男人天堂| 高清午夜精品一区二区三区| 国产精品久久久久久av不卡| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 天堂8中文在线网| 日韩成人伦理影院| 国产视频首页在线观看| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 色吧在线观看| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 如何舔出高潮| 久久国产乱子免费精品| 欧美丝袜亚洲另类| av网站免费在线观看视频| 女性被躁到高潮视频| 日本黄大片高清| 日韩欧美精品免费久久| 两个人的视频大全免费| 嘟嘟电影网在线观看| 99热网站在线观看| 国产又色又爽无遮挡免| 大片免费播放器 马上看| 边亲边吃奶的免费视频| 欧美 日韩 精品 国产| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 国产午夜精品一二区理论片| 毛片一级片免费看久久久久| 中文天堂在线官网| 啦啦啦啦在线视频资源| 99久久中文字幕三级久久日本| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 天美传媒精品一区二区| 亚洲第一区二区三区不卡| 免费黄色在线免费观看| 日本wwww免费看| 午夜免费观看性视频| 久久6这里有精品| 亚洲av日韩在线播放| 婷婷色av中文字幕| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 日韩在线高清观看一区二区三区| av国产久精品久网站免费入址| 日韩一本色道免费dvd| 国产爽快片一区二区三区| 一边亲一边摸免费视频| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 国内精品宾馆在线| 欧美日韩视频精品一区| 欧美一级a爱片免费观看看| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 全区人妻精品视频| 干丝袜人妻中文字幕| 97超视频在线观看视频| 99re6热这里在线精品视频| 高清欧美精品videossex| av播播在线观看一区| 观看免费一级毛片| 综合色丁香网| 欧美三级亚洲精品| 亚洲精品456在线播放app| 中国三级夫妇交换| 亚洲久久久国产精品| 毛片女人毛片| 欧美日韩在线观看h| 一个人免费看片子| 综合色丁香网| 亚洲av日韩在线播放| 香蕉精品网在线| 一级片'在线观看视频| 免费大片黄手机在线观看| 一本一本综合久久| 婷婷色综合大香蕉| 久久这里有精品视频免费| 国产成人a∨麻豆精品| 男女啪啪激烈高潮av片| 国产久久久一区二区三区| 伦理电影免费视频| 国产男女超爽视频在线观看| 99热这里只有是精品在线观看| 十分钟在线观看高清视频www | 大陆偷拍与自拍| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | videossex国产| 日韩av在线免费看完整版不卡| 久久精品国产a三级三级三级| 国产精品爽爽va在线观看网站| 亚洲av二区三区四区| 少妇熟女欧美另类| 亚洲精品乱久久久久久| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 在线免费十八禁| 亚洲av成人精品一二三区| 人人妻人人看人人澡| 插阴视频在线观看视频| 国产 一区精品| 精品视频人人做人人爽| 嫩草影院入口| 久久99精品国语久久久| av在线老鸭窝| 黄色怎么调成土黄色| 欧美精品一区二区大全| 99热这里只有精品一区| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 高清午夜精品一区二区三区| 久热久热在线精品观看| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 夫妻性生交免费视频一级片| 成年免费大片在线观看| 久久人人爽人人爽人人片va| 网址你懂的国产日韩在线| 久久精品国产亚洲网站| 日韩三级伦理在线观看| 黄色一级大片看看| 秋霞在线观看毛片| 国产一区亚洲一区在线观看| 亚洲中文av在线| 久久精品国产亚洲网站| av又黄又爽大尺度在线免费看| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 日韩 亚洲 欧美在线| 我的女老师完整版在线观看| 日本黄色日本黄色录像| 最近的中文字幕免费完整| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 亚洲国产日韩一区二区| 在线免费观看不下载黄p国产| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 午夜激情福利司机影院| 日韩三级伦理在线观看| 伦理电影大哥的女人| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 国产成人91sexporn| 日韩国内少妇激情av| 国产人妻一区二区三区在| 国产成人免费观看mmmm| 内射极品少妇av片p| 下体分泌物呈黄色| 高清日韩中文字幕在线| 黄色配什么色好看| 最近的中文字幕免费完整| 日韩三级伦理在线观看| 国产黄片美女视频| 超碰97精品在线观看| 多毛熟女@视频| 久久人妻熟女aⅴ|