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서비스 안내 Kakao가 운영하는 책 서비스 입니다. 다른 사이트 더보기 해커스 보카(Hackers Vocabulary) 저자 David Cho 출간 2021.12.13. 도서 15,210원 영단기 토플(TOEFL) Vocabulary 저자 신은미 출간 2015.2.10. 도서 10,800원 Vocabulary 저자 Carter Ronald 출간 2012.3.21. 도서 58,450원 윤도형 어휘(Vocabulary) 핵심체크(공무원 영어)(2016) 저자 윤도형 출간 2015.11.5. Longman Vocabulary Mentor Joy. 1(CD1장포함) 저자 편집부 출간 2017.10.10. 도서 10,350원 Ace Vocabulary 저자 전영옥 출간 2015.3.1. 도서 16,200원 READING FOR VOCABULARY LEVEL A 저자 편집부 출간 2010.1.5. 도서 11,700원 READING FOR VOCABULARY LEVEL C 저자 편집부 출간 2010.1.5. 도서 11,700원 Bricks Vocabulary 900 저자 편집부 출간 2021.3.1. 도서 9,900원 READING FOR VOCABULARY LEVEL B 저자 편집부 출간 2010.1.5. 도서 11,700원 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.
auburnhut.com 미영이(미국영어)오빠 Vocabulary Power 1(Practicing Essential Words) Chapter 21 1. Words In Context: ① Hire은 기본적으로 활용은 동사로 ' to pay someone to work for you'입니다. 특히 미국 영어에서는 'to hire'가 사람을 고용한다는 뜻으로 쓰입니다. 출처: Vocabulary Power 1 스크린 샷 ② Split은 기본적으로 활용은 동사로 'to dive'입니다. 출처: Vocabulary Power 1 스크린 샷 ③ Spread은 기본적으로 활용은 동사로 'to cover a big area'입니다. 출처: Vocabulary Power 1 스크린 샷 ④ Necessary은 기본적으로 활용은 2. Same Word, Different Meaning(같은 단어, 다른 뜻): 출처: Vocabulary Power 1 스크린 샷 ① a와 b: a. 위에서 언급한 것처럼 '나누다'로 기본적인 의미로 쓰입니다. b. 동등하게 같은 비율로 나누는 것을 의미합니다. 예를 들어, 식당같은 곳에서 각각 계산을 위해 영수증을 나누는 일이 있습니다. ② c와 d :d는 루머(Rumors)나 가십(Gossip)등이 퍼지는 것이다. ex) We often tallk about things like rumors or gossip. / Did you hear about 땡땡땡.속닥속닥~. ③ e와 f: e는 옷이나 칼러가 작 3. Word In Collocation And Expressions: ※ Collocation은 명사로 '연어'로 해석이 됩니다. 이는 어떤 언어 내에서 특정한 뜻을 나타낼때 흔히 함께 쓰이는 단어들의 조합을 의미합니다. 출처: Vocabulary Power 1 스크린 샷 ① Not necessarily: 미국인들이 입에 달고 살 정도로 많이 사용하는 말입니다. Necessary가 형용사로 필요한, 필연적인 뜻이지만, Not necessarily 반드시 그런 것은 아니야. ex) A: How did you do on the test? You probably did well, right? ( 아버지가 7 ① Hire은 기본적으로 활용은 동사로 ' to pay someone to work for you'입니다. 특히 미국 영어에서는 'to hire'가 사람을 고용한다는 뜻으로 쓰입니다. 출처: Vocabulary Power 1 스크린 샷 ② Split은 기본적으로 활용은 동사로 'to dive'입니다. 출처: Vocabulary Power 1 스크린 샷 ③ Spread은 기본적으로 활용은 동사로 'to cover a big area'입니다. 출처: Vocabulary Power 1 스크린 샷 ④ Necessary은 기본적으로 활용은 아마존 미영이 오빠 Spread (youreself) too thin Vocabulary Power 1 blew it 뜻 collocation 뜻 not necessarily 활용 split up 뜻 suit 활용 spread 활용 2024.04.24 블로그 검색 더보기 yoonschallenge.tistory.com 공대생 도전 일지 CAT-Seg🐱: Cost Aggregation forOpen-Vocabulary Semantic Segmentation 리뷰 및 진행해보기 - 진행 중 요약 이 논문에서는 이미지의 각 픽셀을 광범위한 텍스트 설명을 기반으로 라벨링하는 open-vocabulary semantic segmentation을 다룹니다. 이를 위해, CLIP 모델을 사용하여 이미지와 텍스트 임베딩 간의 코사인 유사성 점수를 집계하는 새로운 비용 집계(cost aggregation) 방식을 제안합니다. 이 방법은 본 논문에서 제안한 CAT-Seg라는 프레임워크로 구현되어, 이미지와 텍스트 간의 비용 볼륨을 공간 및 클래스 차원에서 집계하여 세그먼테이션 성능을 향상시킵니다. 중요한 내용 정리 문제 정의: Open-vocabulary semantic segmentation은 텍스트 설명으로 정의된 무한한 범위의 클래스 레이블을 이미지의 각 픽셀에 할당하는 작업입니다. 기존 방법의 한계: 기존의 vision-language 모델(CLIP 등)은 이미지 수준에서 훈련되었으므로, 픽셀 수준의 세그멘테이션 작업에 적용할 때 성능 저하 및 오버피팅 문제가 발생합니다. 새로운 접근법: 본 논문에서는 CLIP의 임베딩을 사용하여 이미지와 텍스트 간의 코사인 유사성 점수를 집계하는 새로운 비용 집계 프레임워크를 제안합니다. 이를 통해 문제점 오버피팅: 기존 CLIP 모델을 미세 조정할 때, 본 논문에서 제안한 방법은 오버피팅 문제를 해결하지만, 여전히 일부 케이스에서는 발생할 가능성이 있습니다. 계산 비용: 대규모 비전-언어 모델을 미세 조정하는 과정은 상당한 계산 자원을 요구합니다. 데이터 의존성: 제안된 방법은 COCO-Stuff와 같은 대규모 데이터셋에서 훈련되었기 때문에, 데이터셋의 다양성에 따라 성능이 달라질 수 있습니다. 결론 본 논문에서는 open-vocabulary semantic segmentation을 위한 새로운 비용 집계 프레임워크를 제안하였습니다. 제안된 CAT-Seg 프레임워크는 CLIP 모델을 세그멘테이션 작업에 맞게 미세 조정하여, 다양한 벤치마크에서 우수한 성능을 보였습니다. 특히, 공간 및 클래스 집계를 통해 이미지와 텍스트 간의 비용 볼륨을 효과적으로 집계하여, 새로운 클래스에 대한 일반화 성능을 크게 향상시켰습니다. 이 연구는 다양한 도메인에 적용될 수 있는 가능성을 보여주며, open-vocabulary semantic segm CLIP의 주요 개념 대규모 데이터셋 학습: CLIP는 수억 개의 이미지-텍스트 쌍으로 이루어진 대규모 데이터셋에서 학습됩니다. 이러한 데이터셋은 웹 크롤링 등을 통해 수집되며, 다양한 텍스트 설명이 포함된 이미지를 사용하여 학습됩니다. 대조 학습 (Contrastive Learning): CLIP는 대조 학습을 사용하여 이미지와 텍스트 임베딩을 학습합니다. 대조 학습에서는 양성(positive) 쌍과 음성(negative) 쌍을 이용하여 모델을 학습합니다. 양성 쌍은 실제로 서로 관련 있는 이미지와 텍스트 쌍을 의미하고, 음성 쌍은 무작위로 짝 CLIP의 작동 방식 이미지 및 텍스트 입력: CLIP는 입력으로 이미지와 텍스트 설명을 받습니다. 이미지 인코더는 이미지를, 텍스트 인코더는 텍스트를 각각 임베딩 벡터로 변환합니다. 임베딩 계산: 이미지 인코더와 텍스트 인코더는 각각 이미지와 텍스트를 고차원 임베딩 벡터로 변환합니다. 이 과정에서 각 인코더는 입력 데이터의 특징을 추출하여 고유한 벡터 표현을 생성합니다. 대조 학습 (Contrastive Learning): 대조 학습을 통해 이미지와 텍스트 임베딩을 학습합니다. 양성 쌍의 임베딩 벡터는 가까운 거리를 가지도록, 음성 쌍의 CLIP의 장점 범용성: CLIP는 다양한 비전-언어 작업에 적용될 수 있는 범용 모델로, 특정 작업에 맞게 별도의 학습 없이도 잘 작동합니다. 강력한 성능: 대규모 데이터셋에서 학습된 CLIP는 높은 정확도와 성능을 자랑합니다. 특히, 텍스트 설명과 관련된 이미지를 정확하게 인식하고 매칭할 수 있습니다. 오픈-도메인 인식: CLIP는 사전에 정의된 클래스가 아닌, 자유로운 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 인식할 수 있어 다양한 도메인에 적용 가능합니다. 결론적으로, CLIP는 텍스트와 이미지를 동시에 학습하여 다양한 비전-언어 작업을 CLIP의 주요 작업: 이미지-텍스트 매칭 입력 처리: 이미지: CLIP의 이미지 인코더는 입력 이미지를 고차원 벡터로 변환합니다. 일반적으로 이 인코더는 CNN(Convolutional Neural Network)이나 Vision Transformer(ViT)와 같은 신경망 구조를 사용합니다. 텍스트: CLIP의 텍스트 인코더는 입력 텍스트를 고차원 벡터로 변환합니다. 텍스트 인코더는 주로 Transformer 구조를 사용하여 텍스트의 의미를 벡터로 표현합니다. 임베딩 계산: 이미지와 텍스트는 각각의 인코더를 통해 임베딩 벡터로 변환됩니다. 이 임베딩 벡터들은 고차 예시: 이미지-텍스트 매칭 작업 입력: 한 쌍의 이미지와 텍스트가 주어집니다. 이미지: 고양이 사진 텍스트: "A photo of a cat" (고양이 사진) 처리 과정: 이미지 인코더는 고양이 사진을 임베딩 벡터 (DV)로 변환합니다. 텍스트 인코더는 텍스트 "A photo of a cat"을 임베딩 벡터 (DL)로 변환합니다. 두 임베딩 벡터 간의 코사인 유사도를 계산합니다. 유사도가 높으면 이미지와 텍스트가 일치한다고 판단하고, 유사도가 낮으면 일치하지 않는다고 판단합니다. 다양한 작업에의 응용 CLIP는 이미지-텍스트 매칭 외에도 다양한 작업에 응용될 수 있습니다: 이미지 검색: 텍스트 설명을 기반으로 관련 이미지를 검색할 수 있습니다. 이미지 캡셔닝: 이미지에 대한 텍스트 설명을 생성할 수 있습니다. 객체 인식: 이미지 내의 객체를 텍스트로 라벨링할 수 있습니다. 이처럼 CLIP는 이미지와 텍스트 간의 관계를 이해하고, 이를 바탕으로 다양한 비전-언어 작업을 수행할 수 있는 강력한 모델입니다. 8 이 논문에서는 이미지의 각 픽셀을 광범위한 텍스트 설명을 기반으로 라벨링하는 open-vocabulary semantic segmentation을 다룹니다. 이를 위해, CLIP 모델을 사용하여 이미지와 텍스트 임베딩 간의 코사인 유사성 점수를 집계하는 새로운 비용 집계(cost aggregation) 방식을 제안합니다. 이 방법은 본 논문에서 제안한 CAT-Seg라는 프레임워크로 구현되어, 이미지와 텍스트 간의 비용 볼륨을 공간 및 클래스 차원에서 집계하여 세그먼테이션 성능을 향상시킵니다. 2024.05.20 ohchannah.tistory.com Codes with Nacho OVTrack: Open-Vocabulary Multiple Object Tracking [CVPR 2023] Introduction 기존 MOT benchmark가 평가하는 object는 제한됨 → evaluation과 real-world의 차이 발생 극복을 위해 segmentation → tracking (그냥 모든 object 잡겠다는거임) class는 우리가 모른다 (localization만) 움직이는건 다 잡아! Open-world tracking classification 이전에 any-object tracking 이들의 단점 densely annotating all objects is expensive pre-defined categorie Related Work Multiple object tracking 지금까지는 Tracking-by-detection data association에 집중 visual appearance, object motion 등등.. 요즘은 graph nn, transformer까지 활용 문제점 : 최근 object detector는 closed-set(training, test에 모든 객체가 나타나는) 시나리오를 위해 만들어짐 (이걸 계속 강조함 몇번 말하는거임) TAO : long-tail of object category distribution 벤치 OVTrack Model perspective Localization, classification, association module을 나눠놔서 open-vocabulary를 다룰 수 있게 됨 Data perspective video data 없이 object tracking을 학습할 수 있는 학습 방법 발견 Model Design Localization Faster R-CNN (class-agnostic manner) region proposal network 사용 object 다양성을 위해 training할 때 object candid Experiments Evaluation metrics TETA locaization, classfication, association 점수를 나누어 계산하고 다 합함 Track mAP 3D IoU로 계산 Implementation details object cadidate filtering : NMS with IoU_thres = 0.7 candidate은 랜덤하게 256개로 선정 기존의 open-vocabulary detector를 첫 단계에서 학습 이후 Ltrack으로 fine-tuning data augmentation 뭐했나 : res Conclusion Open-vocabulary : MOT를 pre-defined 카테고리를 넘어서면서 evaluation할 수 있는 효과적 솔루션 OVTrack Knowledge distillation form vision-language models data hallucanation strategy → data availability 문제 해결 → static 이미지에서 학습 하고 비디오에서 새로운 클래스를 학습할 수 있음 누구에게든 도움이 되길 바랍니다 :)))) 화이팅 나자신도 화이팅 8 Model perspective Localization, classification, association module을 나눠놔서 open-vocabulary를 다룰 수 있게 됨 Data perspective video data 없이 object tracking을 학습할 수 있는 학습 방법 발견 Model Design Localization Faster R-CNN (class-agnostic manner) region proposal network 사용 object 다양성을 위해 training할 때 object candid Computer Vision Object Tracking 2024.04.17 kk-eezz.tistory.com JH's Tech Blog YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection 논문 요약 Introduction YOLOv8 아키텍쳐에서 많은 부분을 가져와서 사용하였고, Text encoder의 경우 pretrained CLIP을 사용하였다. 또한, 기존의 YOLOv8 아키텍쳐에서 사용되는 Path aggregation network를 변형시킨 Vision-Language PAN을 통해 text feature와 image feature를 연결할 수 있도록 했다. 그리고 대량의 데이터셋에 대해 region-text contrastive learning으로 pretraining하는 기법을 사용했다. Method Pre-training Formulations 기존의 Object Detection task에서는 bounding box와 category label을 쌍으로 학습을 진행하는데, 이를 OVD task에 맞게 변형하여 Region-text pair로 바꾸었다. 추론시에는 이미지와 텍스트를 입력으로 받아 bbox와 Object embedding을 출력할 수 있도록 했으며, 인풋 텍스트가 캡션이거나 익스프레션인 경우, n-gram algorithm을 사용하여 명사를 추출하였다. Model Architecture Yolov8에서 많은 부분 Experiments Pre-training AdamW optimizer, 초기 learning rate of 0.002, weight decay of 0.05 32 NVIDIA V100 GPUs에서 batch size 512로 100 epochs 동안 사전 학습 data augmentation: color augmentation, random affine, random flip, mosaic with 4 images Text encoder is frozen during pre-training. Zero-shot Evaluation on LVIS Com 26 YOLOv8 아키텍쳐에서 많은 부분을 가져와서 사용하였고, Text encoder의 경우 pretrained CLIP을 사용하였다. 또한, 기존의 YOLOv8 아키텍쳐에서 사용되는 Path aggregation network를 변형시킨 Vision-Language PAN을 통해 text feature와 image feature를 연결할 수 있도록 했다. 그리고 대량의 데이터셋에 대해 region-text contrastive learning으로 pretraining하는 기법을 사용했다. 2024.04.10 ggha.net content view VOCABULARY WORKSHOP 책으로 영어 공부 시작해볼까 하는데, 이거 저렴하게 구매할 수 있는 곳 알려주세요! : 궁금증 해결은 궁금하넷 거로 vocabulary workshop을 보는데 너무 어렵습니다. 공무원준비 같은걸 하는것은 아니고 개인적인 영어에 목숨을 걸어야 하는 직장인 입니다. 대학졸업후 그동안 영어와 담을 쌓고 살았는데, 단어가 부족해서... 2024.05.17 웹문서 검색 더보기 영어공부할건데 VOCABULARY 보카 책 추천해주세요! : 궁금증 해결은 궁금하넷 Simple vocabulary lists do not provide enough information for students, leading to unfocused practicing 에서 to는 전치사로 쓰인건가요? This is Vocabulary 중급 독해로 이어지는 영단어 개정판 답지... 모르는 단어 찾아서 영어단어장 만들려고 하는데, 영어단어장 양식 무료로 받을 수 있는 곳 알려주세요! : 궁금증 해결은 궁금하넷 집에 있는 영어 단어장 중에서 하나 선택해서 외울려고 합니다. 현재 집에 있는 단어장은 (1) 해커스 보카 수능필수 2000+ (2) 능률보카 고교필수편 (3) all time 조정식 vocabulary 여기중에서 뭐가 괜찮나요? 0 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 chaksseu.tistory.com 이제다시공부하자 [논문 리뷰] (OpenSeeD) A Simple Framework for Open-Vocabulary Segmentation and Detection Abstract Open Vocabulary를 통해 Object Detection, Instance Segmentation, Panoptic Segmentation까지 한번에 해결하는 것을 목표로 함. 이전 연구들은 CLIP을 기반으로 Open Vocabulary Detection이나 Segmentation을 따로 수행했지만, 이 두 작업을 동시에 진행한 연구는 없었다. Detection과 Segmentation 작업은 Foreground와 Background 인식 방법이 다르기 때문에, 같이 학습하기 어렵다. Task discrepancy S Introduction Main question Can we bridge detection and segmentation that are cleaner and have a closer gap to attain a good open-vocabulary model for both? 처음으로 Detection과 Segmentation 데이터를 함께 사용하여 학습하는 방법을 제시했다. 두 가지 문제 How to transfer the semantic knowledge across detection and segmentation data How to bri Related Work Generic Segmentation and Detection 두 task 모두 visual concept이 무엇이고 어디에 있는지 알아야 한다. Open-Vocabulary Detection To detect novel classes defined by an unbounded (open) vocabulary at inference. Open-Vocabulary Segmentation To segment novel classes defined by an unbounded (open) vocabulary at inference. We Method D_m은 Segmentation 데이터셋, D_b는 Detection 데이터셋 c는 이미지 내의 Visual Concepts, m은 Mask, b는 Box m → mask, b → box V는 D_m과 D_b에 있는 Visual Concepts들의 Unique Set OpenSeeD의 목적은 V 그리고 그 이상의 Visual Concepts를 Detect하고 Segment하기 위해 학습하는 것이다. OpenSeeD 모델은 I(이미지), V(보카)를 받아서 mask, box, classification score를 prediction Experiment Panoptic Segmentation은 COCO 2017 데이터셋을 사용하며, 110k images를 포함한다. Detection에서는 Tiny 모델에는 Object365 v1 (660k images)을 사용하고, 큰 모델에는 Object365 v2 (1,700k images)를 사용한다. 기본 구현은 MaskDINO를 기반으로 하며, 이는 box와 mask를 동시에 예측하는 모델이다. Visual backbone으로는 Swin-T/L과 Focal-T를 사용하며, Language backbone으로는 pretrained UniCL Conclusion OpenSeeD라는 새로운 open-vocabulary segmentation과 detection 프레임워크를 소개한다. 이 프레임워크는 다양한 segmentation과 detection 데이터셋을 하나의 모델로 함께 학습하며, foreground 객체와 background 사이의 간극을 줄이기 위해 decoupled decoding 방법과 language-guided foreground query selection을 사용한다. 또한, conditioned mask decoding 작업을 공동으로 훈련하여, 추론 중에 interac 15 Main question Can we bridge detection and segmentation that are cleaner and have a closer gap to attain a good open-vocabulary model for both? 처음으로 Detection과 Segmentation 데이터를 함께 사용하여 학습하는 방법을 제시했다. 두 가지 문제 How to transfer the semantic knowledge across detection and segmentation data How to bri Segmentation 논문 리뷰 OpenSeeD Open-Voca Segmentation open-voca 2024.04.11 티스토리 검색 더보기 brunch.co.kr 허현숙 Vocabulary & Structure [문장구조] 2 세부사항 모두를 포함하는 개념이다. Dr. Krashen의 다른 가설 'The natural order hypothesis'에서 제시한 바대로, 순서대로 발전하는 경향을 보인다. * Vocabulary & Structure [단어 편]을 참고하기 바란다. https://brunch.co.kr/@rosi-phoebe/11 하지만, 문법을 먼저 배운 고학년의 error는 주로 '주어-목적어-동사... 브런치북 11년 차 어학원 원장에게 묻다. 문장구조 문장 의사소통 2023.09.17 브런치스토리 검색 더보기 story.kakao.com 김원석 김원석 - 카카오스토리 Lessen 3 Map Land and Water 1. Video Watch a video about different types of maps. 2. Vocabulary 1) model 2) key 3)scale 3. I can use maps to show where land and water are on Earth. 4. Jumpstart... 2024.05.28 카카오스토리 검색 더보기
Pictionary & Books www.picnbooks.com/ 신청자 작성 그림사전,영어원서,영어타자연습,영어원서단어장,Pictionary,dictionary,book,Vocabulary. Vocabulary vocabulary.amplify.com 웹수집 Amplify Vocab App: A digital supplemental vocabulary program for students in grades 3-8. Vocabulary Training Exercises www.vokabel.com 웹수집 사이트 더보기
서비스 안내 Melon Company가 운영하는 음악 서비스입니다. 다른 사이트 더보기 Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_489 2019.02.27. The Vocabulary of Fashion Avia 앨범 Inside Chan... 2021.12.17. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_679 2022.11.07. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_678 2022.11.01. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_675 2022.10.12. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_677 2022.10.27. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_673 2022.09.26. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_674 2022.10.06. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_671 2022.09.14. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_676 2022.10.24. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_522 2019.10.16. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_626 2021.10.25. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_506 2019.06.27. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_667 2022.08.18. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_672 2022.09.21. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_665 2022.08.03. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_662 2022.07.14. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_661 2022.07.06. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_669 2022.08.31. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_666 2022.08.10. 더보기
- 숙어
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