반응형 icebear873 [위스키 추천] 글랜드로낙 12년 (The Glendronach 12) 절묘한 셰리의 영향력과 비교할 수 없는 부드러움으로 유명한 싱글 몰트 스카치 위스키 글랜드로낙 12를 발견하기 위한 글을 시작합니다. Glendronach 12: An Introduction to the Art of Sherried Whisky 풍부한 역사와 특별한 싱글 몰트 스카치 위스키로 유명한 글랜드로낙 증류소는 셰리 위스키의 세계로 들어가는 글랜드로낙 12를 제공합니다. 우아하고 균형 잡힌 싱글 몰트는 접근하기 쉬우면서도 복잡한 경험을 제공하여 위스키 애호가와 초보자 모두에게 이상적인 선택입니다. 이번 기사에서는 글랜드로낙 12의 매력적인 세계를 파헤치며 글랜드로낙 12의 제조 과정과 독특한 풍미 프로필, 그리고 왜 그것이 위스키 애호가들 사이에서 사랑받는 인기 상품이 되었는지를 알아보겠습니다. .. 2023. 3. 29. [자율주행 차선관련 논문] 2018, Towards End-to-End Lane Detection: an Instance SegmentationApproach Abstract 이 논문에서는 인스턴스 분할을 사용하여 자율 주행 차량의 차선 감지에 대한 새로운 접근 방식에 대해 설명합니다. 최근 픽셀 단위 차선 분할을 위해 딥러닝 모델을 사용하지만 고정된 차선 수를 감지하는 데 제한이 있으며 차선 변경을 처리할 수 없습니다. 저자는 lane detection 문제를 인스턴스 분할(instance segmentation) 문제로 취급할 것을 제안합니다. 여기서 각 레인은 자체 인스턴스를 형성하여 엔드 투 엔드(end-to-end) 훈련 가능한 모델을 허용합니다. 이 접근 방식은 다양한 차선 수를 처리하고 차선 변경에 대처할 수 있습니다. 또한 고정된 "조감도(bird's-eye view)" 변환이 아닌 이미지에 따라 학습된 원근 변환을 사용할 것을 제안합니다. 이렇.. 2023. 3. 29. [자율주행 차선관련 논문] Key Points Estimation and Point Instance Segmentation Approach for Lane Detection Abstract 이 논문은 자율주행차에 중요한 다양한 환경에서 교통선을 감지하는 새로운 방법에 관한 것입니다. 이 방법을 PINet(Point Instance Network)이라고 하며, 키 포인트를 추정하고 인스턴스 분할이라는 기술을 사용하여 작동합니다. PINet은 함께 훈련된 multiple stacked hourglass 네트워크를 사용합니다. 이를 통해 시스템은 사용 중인 환경에서 사용 가능한 컴퓨팅 성능에 따라 적절한 모델 크기를 선택할 수 있습니다. 이 방법은 키 포인트 클러스터링(Clustering key points) 문제를 인스턴스 분할 문제(instance segmentation issue)로 다루기 때문에 트래픽 라인 수에 관계없이 훈련될 수 있습니다. PINet은 차선 감지에 대해.. 2023. 3. 29. [위스키 추천] 글랜드로낙 18년 (The Glendronach 18 Allardice) 글랜드로낙 18는 위스키 평가단과 매니아들을 사로잡은, 셰리(richly-sherried)가 풍부한 싱글 몰트 스카치 위스키(single malt Scotch whisky)입니다. 글랜드로낙 18: 잊지 못할 싱글 몰트 스카치 위스키 경험 1826년에 설립된 이 증류소는 유서 깊은 역사와 뛰어난 위스키를 생산하는 것으로 유명합니다. 그들이 가장 소중히 여기는 상품들 중 애호가들을 사로잡은 풍부한 셰리 싱글 몰트인 글랜드로낙 18 Allardice를 오늘 알아보겠습니다. 우리는 글랜드로낙 18 Allardice의 이야기, 독특한 맛 프로필, 그리고 왜 그것이 오늘날 최고의 위스키 중 하나로 여겨지는지에 대해 탐구할 것입니다. The Story Behind Glendronach 18 Allardice 글랜드.. 2023. 3. 28. 이전 1 ··· 197 198 199 200 201 202 203 ··· 219 다음 반응형
