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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 READING FOR VOCABULARY LEVEL A 저자 편집부 출간 2010.1.5. 도서 11,700원 READING FOR VOCABULARY LEVEL B 저자 편집부 출간 2010.1.5. 도서 11,700원 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 C 저자 편집부 출간 2010.1.5. 도서 11,700원 Bricks Vocabulary 900 저자 편집부 출간 2021.3.1. 도서 9,900원 윤도형 어휘(Vocabulary) 핵심체크(공무원 영어)(2016) 저자 윤도형 출간 2015.11.5. 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 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 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 jordano-jackson.tistory.com Jordano CLIPSelf (ICLR 2024 spotlight, open-vocabulary dense prediction) Abstract ICLR 2024 spotlight open-vocabulary dense prediction task open-vocabulary object detection, semantic segmentation, panoptic segmentation CLIP ViT의 문제 개선 추가 데이터 없이 local image region까지 aware하는 CLIPSelf 제안 https://github.com/wusize/CLIPSelf Motivation open-vocabulary approach에서는 CLIP based model을 사용한다. Fig. 1을 보면, ViT-based CLIP model이 image representation에는 강하지만, dense feature를 이용해서 region recognition에는 어려움을 겪는 것을 볼 수 있다. Fig. 1(c)에서 CLIP ViT는 K-Means visualization을 해 봤을 때, CNN based model보다 성능이 떨어진다. CNN model과 다르게 ViT는 inductive bias가 떨어지므로 이런 Methods Image Representation vs. Dense Representation CLIP's Image Representation ViT-based CLIP의 image representation은 residual attention block을 사용한다. Equation 1. 여기서 $x$는 last residual attention block의 input으로 $x_0$는 class embedding이고 $\{x_i|x\in 1,2,\dots,h×w\}$는 image embedding이다. $c$는 constant이고 $Proj$ Results Enhancement of Dense Representation by CLIPSelf Application to Open-Vocabulary Tasks open-vocabulary dense prediction task에 사용하였다. 기존 SOTA module들의 CLIP ViT를 CLIPSelf로 바꿨을 경우 성능이 향상되었다. Discussion References [1] Wu, S., Zhang, W., Xu, L., Jin, S., Li, X., Liu, W., & Loy, C. C. (2023). Clipself: Vision transformer distills itself for open-vocabulary dense prediction. arXiv preprint arXiv:2310.01403. 12 open-vocabulary approach에서는 CLIP based model을 사용한다. Fig. 1을 보면, ViT-based CLIP model이 image representation에는 강하지만, dense feature를 이용해서 region recognition에는 어려움을 겪는 것을 볼 수 있다. Fig. 1(c)에서 CLIP ViT는 K-Means visualization을 해 봤을 때, CNN based model보다 성능이 떨어진다. CNN model과 다르게 ViT는 inductive bias가 떨어지므로 이런 2024.03.29 CAT-Seg(Cost AggregaTion approach for open-vocabulary semantic Segmentation) 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 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 아카뷰 아카뷰 - 카카오스토리 History (8-ninth) -기간: 6/17 - 8/09 (총 8주 : 4주 단위 등록) -요일 시간: - (#5) Junior Reading & Vocabulary (#6-7): 10:00 - 13:00 6/10 - 8/02 -요일 시간: 월, 수, 금 (주3회) 16:00 - 18:00 더보기... 2024.04.26 카카오스토리 검색 더보기
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서비스 안내 Melon Company가 운영하는 음악 서비스입니다. 다른 사이트 더보기 Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_489 2019.02.27. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_679 2022.11.07. The Vocabulary of Fashion Avia 앨범 Inside Chan... 2021.12.17. 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_676 2022.10.24. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_671 2022.09.14. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_522 2019.10.16. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_672 2022.09.21. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_667 2022.08.18. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_506 2019.06.27. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_665 2022.08.03. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_662 2022.07.14. Picture Vocabulary 타임즈코어 앨범 키즈타임즈_626 2021.10.25. 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
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