100.daum.net백과사전FASTFAST는 디지털 플랫폼에서 광고를 시청하는 대신 구독료나 수신료를 지불하지 않고 영상 콘텐츠를 소비할 수 있는 OTT(Over The Top) 서비스로, 광고 기반 무료 스트리밍 TV를 일컫는 말이다. 개방형 OS(운영체제)가 탑재된 스마트TV를 통해 구독요금이나 ...백과사전 검색 더보기출처: 에듀윌 시사상식namu.wikiFAST - 나무위키FAST(Free And Secure Trade)는 미국 관세국경보호청과 캐나다 국경관리청이 공동으로 운영하는 상용 자동출입국심사 프로그램이다. 미국-캐나다 정부간 양자 무역통관 시스템이지만, 미국-멕시코 국경에서 미국으로 들어올때에도 사용 가능하다. 따라서, 멕시코로의 입국을 제외하면, 캐나다-미국-멕시코 3자 출입국 통관 시스템이라 봐도 무방하다. 상용 트럭 운전자를 대상으로 하기 때문에, 육로로만 사용 가능하며, 일반 민간인은 가입할 수 없다.
국가
미국 · 캐나다
시행기관
미국 관세국경보호청(CBP), 캐나다 국경관리청(CBSA/ASFC)
분류
자동 출입국 심사(상용)
개요이용 대상2024.04.05웹문서 검색 더보기Super Fast Charging - 나무위키Fast-growing hierarchy - 나무위키
aigaeddo.tistory.com이게또오류[논문 리뷰] Fast R-CNNFast R-CNNFast R-CNN 프로세스에 대해 먼저 설명하겠습니다. 1. Selective Search 를 통해 ROI를 찾습니다.2. 원본 이미지에 CNN을 통과시켜 feature map을 추출합니다.3. ROI를 feature map 크기에 맞춰 projection을 진행합니다.4. projection 시킨 ROI에 대해 MaxPooling을 진행하고 고정된 크기의 feature vector를 얻습니다.5. feture vector는 FCLayer를 거치고 2개의 브랜치로 나누게 됩니다.(그림상 왼쪽 FC, 오른쪽 FC)6. 하나는 soSPP (Spatial Pyramid Pooling)SPP는 Fast R-CNN의 핵심 아이디어의 ROI Pooling에 쓰이는 알고리즘입니다.위 그림을 기준으로 보면 feature maps는 4x4 , 2x2, 1x1의 bin들을 가진 각각의 SPP Layer을 통과합니다.SPP 각 피라미드 한칸을 bin 이라고 합니다.예를 들면 4x4의 피라미드는 16개의 bin을 가지게 됩니다. SPP Layer를 거친 이미지는 각각의 Grid 단위내에서 MaxPooling 되고위의 그림과 같이 하나의 벡터로 더해져서 FCLayer로 전달됩니다.1. Region Proposal (영역 추정)과 ROIFast R-CNN은 R-CNN과 동일하게 Selective Search 방식으로 Region Proposal을 진행합니다.입력 이미지에서 color(색상), texture(질감), size(크기), fill(다른 박스와의 차이) 특징을 이용해서객체가 있을만한 바운딩 박스들인 ROI를 생성하게 됩니다.이 박스들은 CNN을 거친 feature map과 projection 됩니다.2. ROI PoolingROI Pooling은 Fast R-CNN에서 SPP를 이용해 고정된 크기의 feature vector를 만드는 과정입니다.위 그림을 보면 Conv Layer을 거쳐 추출된 feature maps에서 region proposal을 생성하고 해당 이미지들을SPP Layer를 통과시켜 1차원의 feature vector로 변환해서 FCLayer의 입력 값으로 넣어주는 것을 확인할 수 있습니다. https://herbwood.tistory.com/8 위 사진을 통해 좀 더 자세히 설명하자면Image 에서의 region proposal을3. End to end Trainable 해결Fast R-CNN은 R-CNN의 문제점인 end to end 문제를 해결했습니다. R-CNN에서는 CNN을 통한 feature map을 출력하고, NN이아닌 SVM 모델을 통해 학습하였으므로, 하나의 네트워크로 연산이 불가능해 end to end 문제가 발생하고 최적의 성능을 뽑아내는데에 비효율적인 문제가 있었습니다. Fast RCNN에서 모든 단계가 하나의 손실 함수(Loss Function)를 통해 연결되어 있기 때문에, 역전파를 사용하여 전체 네트워크를 한 번에 학습할 수 있습니다.4. Loss FunctionLoss 함수입니다. Multi task라는 이름의 loss 를 사용합니다.classification과 localizaion loss 같은 가중치를 공유하고 있습니다. p: background 클래스가 더해진 클래스들 중 예측된 class score, background class는 0입니다.u: 실제 class socre,t^u : 예측된 바운딩박스 값 (바운딩박스의 형태는 좌상단x,좌상단y,너비w,높이h로 구성되었습니다.)v : grounding truth값입니다. Lcls : Classification에 대한 loss를 나타내5. 결론Fast R-CNN의 핵심은 ROI Pooling이며 1. 2000번의 CNN 연산을 1번의 연산으로 가능하게 하므로 속도 향상함. 2. 변경된 feature vector는 ROI와 feature maps의 정보가 들어있으므로 해당 데이터로classification, bounding box regression이 모두 가능하고 end to end 방식이 가능해짐. 의 성과를 이룰 수 있었습니다. 하지만 여전히 ROI를 생성하는 selective search 알고리즘이 CNN외부에서 진행되고 있고이 부분은 CPU에서 동작하기 때문에 네10Fast R-CNN 프로세스에 대해 먼저 설명하겠습니다. 1. Selective Search 를 통해 ROI를 찾습니다.2. 원본 이미지에 CNN을 통과시켜 feature map을 추출합니다.3. ROI를 feature map 크기에 맞춰 projection을 진행합니다.4. projection 시킨 ROI에 대해 MaxPooling을 진행하고 고정된 크기의 feature vector를 얻습니다.5. feture vector는 FCLayer를 거치고 2개의 브랜치로 나누게 됩니다.(그림상 왼쪽 FC, 오른쪽 FC)6. 하나는 so2024.05.11블로그 검색 더보기alida.tistory.comA L I D A[SLAM] FAST-LIO2 논문 리뷰 (+ IKF, ikd-tree)811. Introduction 본 포스트에서는 FAST-LIO2 논문을 리뷰한다. FAST-LIO2는 HKU MaRS 연구실에서 22년도에 발표한 LIO 알고리즘으로 21년도에 발표한 FAST-LIO의 저널 버전이라고 할 수 있다. FAST-LIO2의 가장 큰 특징으로는 ikd-tree를 개발 및 적용하여 kNN 속도를 극적으로 향상시켰으며(kd-tree 대비 4% 시간 소요...KD-Treefast-lio2fast-lio2 논문fast-lio2 설명ikd-tree 설명ikd-tree란2024.04.17ANTS Investment경제 분야 크리에이터[기술적 분석] 지표/전략 : 스토캐스틱 패스트(Stochastic Fast)중 하나인 스토캐스틱 오실레이터(Stochastic Oscillator)는 이를 활용한 스토캐스틱 슬로우(Stochastic Slow)와 구별하기 위해 스토캐스틱 패스트(Stochastic Fast)라는 이름으로 더 자주 불린다. 스토캐스틱은 윌리엄 더니건(William Dunnigun)에 의해 개발되었으며 조지 레인(George Lane)이 이를 널리 확산시켰다...기술적 분석보조지표매매전략스토캐스틱Stochastic모멘텀 지표트레이딩 뷰pandas-ta파인 스크립트스토캐스틱 패스트2024.05.08v.daum.net사례뉴스[사례뉴스] 씨엔티테크, 2024 농식품 액셀러레이팅 프로그램 ‘FAST TRACK’창업기업 모집 - 콘텐츠뷰전문 액셀러레이터 씨엔티테크, 전도유망한 농식품 스타트업을 발굴 및 육성하기 위한 ‘패스트트랙(FAST TRACK)’ 참여기업 모집 나서 투자 전문 액셀러레이터 씨엔티테크(대표 전화성·CNTTECH)가 전도유망한...2024.03.22전체보기[사례뉴스] 씨엔티테크, '2024 FAST TRACK' 참여 농식품 팀 최종 선발 - 콘텐츠뷰[블로터] OTT 전쟁에서 불씨 옮겨가는 FAST [디마人] - 콘텐츠뷰통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기finallyupper.tistory.comfinallyupper[paper review] Fast R-CNN (ICCV 2015)Main IdeasFast R-CNN (Fast Region-based Convolutional Network method for object detection) mAP SOTA 달성 (R-CNN, SPPnet보다 우수한 성능) truncated svd를 사용하여 학습 시간은 줄이면서(Speed up 하면서) mAP를 거의 유지했다.RoI (max) pooling layerhxw ROI window를H x W grid가 되도록 h/H x w/W 크기의 sub windows로 나눈다. pooling을 각 feature map별로 진행 spatial pytamid pooling layer의 원리(SPPnet)를 따르고 있다.Initializing from pre-trained networksFast R-CNN을 pretrained된 network로 초기화함. (ImageNet networks) 이를 기반으로 세개의 transformations를 적용함. 마지막 max pooling layer → RoI pooling layer HxW의 고정된 크기로 만듦 마지막 FC-layer를 두 sibling layers로 대체2)category-specific bounding-box regressor 1)FC-layer+softmax input를 두개로 변경2)list of RoIs 1)list of imagesFinetuning for detectionStreamlined training process RoI별로 K+1개 카테고리로 구성된 확률분포 p = (p0, p1, .., pK) K object classes에 맞게 $t^k=(t_x^k, t_y^k,t_w^k, t_h^k)$ 를 가짐. t^k specifies a scale-invariant translation and log-space height/width shift relative to an object proposal. 1) Multi-task loss L1 loss를 사용하고 있어 sensitivity가 낮음.Truncated SVD for faster detection= simple compression method Main results pre-trained ImageNet models CaffeNet (== AlexNet) from R-CNN (S) VGG_CNN_M_1024 : S와 depth는 같지만 이보다 wide함 (M) very deep VGG16 (L) ⇒ single-scale training and testing VOC12로 최고 result인 mAP of 65.7% 달성 VOC10에서는 SegDeepM이 더 높은 mAP를 가졌음 SegDeepM은 voc12 train-vReferenceshttps://noru-jumping-in-the-mountains.tistory.com/14 results쪽 https://github.com/zjZSTU/Fast-R-CNN/tree/master?tab=readme-ov-file#文档浏览 https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn?tab=readme-ov-file GitHub - rbgirshick/fast-rcnn: Fast R-CNN Fast R-CNN. Contribute to rbgirshick/fast-rcnn development by cr11Fast R-CNN을 pretrained된 network로 초기화함. (ImageNet networks) 이를 기반으로 세개의 transformations를 적용함. 마지막 max pooling layer → RoI pooling layer HxW의 고정된 크기로 만듦 마지막 FC-layer를 두 sibling layers로 대체2)category-specific bounding-box regressor 1)FC-layer+softmax input를 두개로 변경2)list of RoIs 1)list of imagesComputerVisionobject detectionDeepLearningfast r-cnnr-cnn2024.05.06티스토리 검색 더보기brunch.co.kr찐님Python fast API로 CRUD만들기1. fast API 설치pip install fastapi2. main.py 파일 만들기fastapi를 import해온 후 아래와 같이 사용한다. app뒤에 get, post, patch, delete와 같은 메소드를 붙이고 함수를 만든다. from fastapi import FastAPI app = FastAPI() #기본적인 구조 @app.get("/") async def get(): return {"hello":"worlds"}3. API 만들기API를 만들기 전에! 나는 API의 종류를 구분하고 싶다. 계정과 관련있는 API와 게시글 작성과 관련된 API를 다른 파일에서, 다른 path로 관리하고 싶기 때문에 아래와 같은 코드를 추가해주었다. from fastapi.routing import APIRouter userRouter=APIRouter(prefix="/user", tags=["user"]) 그리고 main.py파일을 이렇게 수정해준다. app = FastAPI() app.include_router(diaryRouter) 그러면 이제 요청을 보낼 때 /us4. BaseModel을 사용하여 class만들기fast API의 공식문서 예제이다. 이렇게 클라이언트로부터 파라미터로 받을 데이터의 타입을 정해주어야한다. 그렇게 정해주면, fast API가 함수에서 받는 request body를 알아서 우리가 만든 class로 매칭해준다. 그럼 우리는 item[name] 처럼 사용할 수 있다.5. Error처리클라이언트에서 요청을 하면, 백단에서는 성공적으로 데이터를 줄 수도 있고 데이터가 없을 수도 있다. 이런 경우의 예외처리를 HTTP exception을 이용하여 할 수 있다. 이렇게 import를 해주면 된다. from fastapi import FastAPI, HTTPException 사용할 때는 return이 아닌 raise를 사용하면 되고, 첫번째 인자로는 상태코드를 두번째 인자로는 메세지를 입력해준다. # 출처 Fast API 공식문서3클라이언트에서 요청을 하면, 백단에서는 성공적으로 데이터를 줄 수도 있고 데이터가 없을 수도 있다. 이런 경우의 예외처리를 HTTP exception을 이용하여 할 수 있다. 이렇게 import를 해주면 된다. from fastapi import FastAPI, HTTPException 사용할 때는 return이 아닌 raise를 사용하면 되고, 첫번째 인자로는 상태코드를 두번째 인자로는 메세지를 입력해준다. # 출처 Fast API 공식문서사용Python2024.05.16브런치스토리 검색 더보기story.kakao.com안산시안산시 - 카카오스토리choose what food to eat tomorrow. Then, the things you ordered will arrive at your front door while you are fast asleep overnight. This is the era of distribution revolution. The Knights (homonym...2024.01.22카카오스토리 검색 더보기
Light & Fastblog.naver.com/montbell1네이버 블로그'Light & Fast' 최고의 퍼포먼스를 위한 초경량성을 추구하는 몽벨 공식블로그Photo Fastwww.photofast.com/Call Recorder, Memory Card, 다운로드 제공.HOLD FASTholdfast77.tistory.com/신청자 작성티스토리지식 및 정보 공유 블로그. 광범위한 지식과 정보 공유 블로그(Info, Biz, News, Health, Pet, Tasty, Movie, Travel, Environment, Knowledge사이트 더보기
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