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약쟁이 아롱씨 Using 개요 중국 다큐멘터리 외 102분 감독 주호 줄거리 기자 출신의 감독은 마약중독자들을 인터뷰하는데 성공하고, 그들은 그를 마약과 밀매의 세계로 안내한다. 감독은 구체적인 계획 없이, 그들이 어떻게 서로 연관을 맺는지, 그리고 자신이 그들의 관계가 어떻게 변해가는지를 카메라에 담아낸다. 영화는 감독과 그 속의 주인공들의 관계에 대한 오랜 물음에 대한 낯선 대답을...더보기 다른 사이트 더보기 다음영화 정보 제공 안내 Kakao가 운영하는 영화 서비스 입니다.
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서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 Using Microsoft Office 2000 (Using...) 저자 Bott Ed 출간 1999.5.1. Using Visual J++ 6 (Using...) 저자 Mulloy Scott 출간 1998.7.1. 알고리즘 (FOUNDATION OF ALGORITHMS USING C++ PSEUDOCODE) 저자 RICHARD NEA... 출간 2004.1.1. 도서 28,000원 뉴아이패드 Using Bible(Using Bible 시리즈 19) 저자 이규민 출간 2012.5.9. 도서 16,920원 갤럭시탭 USING BIBLE(개정판)(USING BIBLE 시리즈 8) 저자 강현주 외 출간 2011.7.21. 도서 16,920원 키노트 FOR IPAD USING BIBLE: 아이패드 1 2 공용(USING BIBLE 시리즈 6) 저자 이윤환 출간 2011.5.20. 도서 15,120원 갤럭시 노트3+S5 Using Bible(황금부엉이 Using Bible 시리즈 29) 저자 강현주 출간 2014.8.8. 도서 17,820원 e북 10,700원 Understanding & Using English Grammar (Student Book) 저자 베티 슈램퍼 아자르,... 출간 2010.1.1. 도서 21,720원 Signals and Systems Using MATLAB 저자 Luis F Chap... 출간 2014.9.1. 도서 49,000원 IPAD USING BIBLE 저자 이규민 출간 2010.12.17. 도서 13,320원 더보기 (주)카카오는 상품판매의 당사자가 아닙니다.법적고지 안내 (주)카카오는 통신판매중개자로서 통신판매의 당사자가 아니며 상품의 주문 배송 및 환불 등과 관련한 의무와 책임은 각 판매자에게 있습니다.
지식나눔 교육 분야 크리에이터 [Kubernetis] Using Kubernetis service objects 3 to you. Today, I'm going to post about the types of Kubernetes service objects and how to create and manage them. First of all, I will create a pod using the Depoyment and connect the pod using the Service. Service is an abstraction method that exposes applications running as Pod services to... kubernetis cloud cloud usageofserviceobject clusterip ingress nodeport kubernetis usageofingress usageof nodeport usageofclusterIP 2024.03.24 블로그 검색 더보기 [Kubernetis] Managing Pod using Replicaset [Cloud] Using CodeCommit. kk-yy.tistory.com Yoonstory [논문 리뷰] Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 의의 (자세한 내용은 아래 구조에 대한 설명에서 더 자세하게 알아보자) 1. 계층적 Feature map을 통해 '계층적 표현'이 가능해지고, '선형 계산 복잡도'를 달성했다. 기존 ViT는 단일 해상도의 Feature map을 생성하고, 2차 복잡도를 가짐→ 이미지 특성이 고려되지 않은 모델, 해상도에 따라 연산량이 2차 증가 형태 CNN의 Pooling 구조를 Transformer에 도입, 줄어든 해상도에서 Attention 연산을 수행하므로 속도적 이점 2. Shifted window 방식을 통해 모델링 능력을 크게 향상했다. 기존 Strage 구조 입력 이미지 : (H, W, 3) Patch Partition Patch 크기 : 4 x 4 ViT와 동일한 방식으로 이미지를 겹치지 않게 각각의 이미지 패치로 나눔 각 패치의 feature 차원은 4×4×3=48 Stage 1 Linear Embedding- Transformer 학습을 위해 사용자가 정의한 C차원으로 매핑 Swin Transformer Block- 2개로 구성된 Swin Transformer Block으로 입력되어 동일한 차원 출력 Stage 2 Patch Merging- 해상도가 줄어듦 Swin Transfor Patch merging 특징 계층적 표현을 생성하기 위해, 네트워크가 깊어짐에 따라 패치 병합으로 토큰 수를 줄인다. Patch merging 수행 Stage 1의 출력인 𝐻/4 ∗ 𝑊/4 ∗ 𝐶 의 차원을 2 * 2 그룹으로 나눔 그룹의 각각은 𝐻/8 ∗ 𝑊/8 ∗ 𝐶 의 차원을 가지고, 4개의 그룹을 각채널을 기준으로 병합(Concat). 병합된 𝐻/8 ∗ 𝑊/8 ∗ 4/𝐶 의 차원 축소를 위해 절반인 2𝐶의 차원으로 축소 위 과정들은 모든 Stage에서 동일하게 작용 ㄴ[Swin Transformer Block] 특징 기존 Transformer의 M Window - MSA Local Window를 모델에 적용했다. 윈도우 안에서 attention 연산을 수행 4개의 Stage를 지나며 패치의 크기가 4배씩 커지고, 패치의 개수는 1/4로 줄어듦 장점 : 기존 ViT에 비교하여 다양한 계층과 해상도 가짐→ Segmentation, Detection task에 적합한 Backbone 형태 수식 * Ω 기호는 연산에 얼마나 시간이 걸리는지 측정한 기준 (1) ViT- 해상도에 따라 2차원적으로 계산량이 증가- 해상도가 올라가면 계산량이 기하급수적으로 증가 (2) Swin Transformer- 윈도우의 Shift window - MSA 특징 연산 속도의 이점이 있다. Window 끼리의 상호작용을 충분히 할 수 있게 한다. ↔ 단순히 Window로 쪼개서 연산하는 방식은 연산속도에 큰 이점이 있지만, Window 끼리의 상호작용이 부족하다. 왼 : 기존 Window 방식 / 오 : Shifted Window 방식 Shift window 수행 ⌈ℎ/𝑀 ∗ 𝑤/𝑀⌉ 개의 Window들에 대해 각각 독립적으로 Self-attention을 시행한다. 이후 ⌈(ℎ/𝑀+1)⌉ * ⌈(𝑤/𝑀+1)⌉ 개의 추가적인 Windows로 나눠 각각 독립적으로 Self-attentio Relative position bias Q의 위치를 기준으로 K의 상대적인 위치를 이용해 위치 임베딩으로 더해준다. 특징 기존의 Absolute Position Embedding을 대체하는 Relative Position Bias 방식을 도입했다.- Absolute Position Embedding : ViT에서 Positional Encoding 방식- Relative Position Bias : patch들간의 상대좌표를 더해주는 것 이전의 위치 임베딩 방식보다 좋은 성능을 보임- 이미지에서는 절대적인 위치보다 patch 간의 상대적인 위치가 object를 파악하는데 모델 버전 각 모델 크기와 계산 복잡도가 서로 다름- Swin-T와 Swin-S는 비교적 가벼운 모델로, ResNet-50 (DeiT-S)와 ResNet-101에 상응하는 복잡도- Swin-B와 Swin-L은 더 큰 모델로, 더 많은 계산 자원을 필요로 하지만 더 높은 성능을 기대 ViT-B/DeiT-B와 유사한 크기를 가지는 Swin-B를 기준 Swin-T, Swin-S, Swin-L은 각각 Swin-B보다 약 0.25배, 0.5배, 2배의 모델 크기와 계산 복잡도를 가짐 다양한 변형 모델들은 ImageNet 이미지 분류 작업에서 서로 실험 Vision Task Classification Object Detection Semantic Segmentation 그 외 실험 Relative PositionalBias 여부 Shifted Window 여부 Window적용 방법에 따른 속도 비교 Sliding Window와 Shifted Window비교 Classification (a) Regular ImageNet-1K trained models (1,000개 클래스) 비슷한 파라미터를 가진 모델 중, FLOPs가 가장 낮으며 정확도는 가장 높음 속도와 정확도 간에 더 나은 34 (자세한 내용은 아래 구조에 대한 설명에서 더 자세하게 알아보자) 1. 계층적 Feature map을 통해 '계층적 표현'이 가능해지고, '선형 계산 복잡도'를 달성했다. 기존 ViT는 단일 해상도의 Feature map을 생성하고, 2차 복잡도를 가짐→ 이미지 특성이 고려되지 않은 모델, 해상도에 따라 연산량이 2차 증가 형태 CNN의 Pooling 구조를 Transformer에 도입, 줄어든 해상도에서 Attention 연산을 수행하므로 속도적 이점 2. Shifted window 방식을 통해 모델링 능력을 크게 향상했다. 기존 2024.05.20 wisdom-atelier.tistory.com 지혜공방(Wisdom Atelier) Using navmeshes a navmesh manually This tutorial shows how you can model a navmesh in an external 3D modelling program such as Blender. This tutorial is a part of Using navmeshes.Assume we have this scene: A simple plane with a box in the middle.To model a navmes arongranberg.com Automatically generating a... 2024.05.20 Using navmeshes > Automatically generating a navmesh Using nodes sh-avid-learner.tistory.com All Good 👔Improving fashionMNIST Classifier using Convolutions 4 👔 앞서 만들었던 DNN fashionMNIST Classifier의 정확도를 Convolution & Pooling을 사용해서 높이려 한다 👔 fashionMNIST Classifier before building a classification model ① check the version & load fashionMNIST data & load the training, test split of the fashionMNIST dataset : fashionMNIST dataset is... 23시간전 blog.limcm.kr 페푸리의 Office Server 이야기 Deploy Microsoft Defender for Endpoint (MDE). (11) Android using MAM 24 이번에는 MDM 없이 MAM으로 MDE를 배포하는 방법에 대해서 다루겠습니다. 기술 자료 Configure Microsoft Defender for Endpoint on Android risk signals using App Protection Policies (MAM) - Microsoft Defender for Endpoint | Microsoft Learn Step1. Admin prerequisites Microsoft Defender -> 설정 -> 엔드... 배포 deploy Android 안드로이드 mam mde deployment Defender for Endpoint 2024.06.01 roll-over-program.tistory.com 둥글게 굴러가는 프로그램 [C#] using, IDisposable 3 C#의 키워드 using에 대해서 정리했습니다. The using statement ensures the correct use of an IDisposable instance 출처: https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/language-reference/statements/using using 문(statement: 실행 가능한 최소의 독립조각, 문 · 구문 · 명령문)은 IDisposable 인스턴스가... c dispose using idisposable 2024.04.18 통합웹 더보기
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