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(GRAMMAR)MY GRAMMAR COACH 기초편 04강
UNIT 11) 동사의 현재형 주어가 3인칭 + 단수 일 경우 동사에 -s/es/ies.. 를 붙여준다. -s, -sh, -ch, -x로 끝나는 동사, 동사의 마지막 발음이 s로 끝나는 경우 es를 붙인다. 자음+y로 끝나는 경우 -ies 모음+y로 끝나는 경우 -s UNIT 12) 동사의 과거형: 규칙 변화 일반적으로 동사의 과거형은 동사에 ed를 붙인다. 동사의 끝에 e가 붙는 경우 -d만 붙인다. ex) arrive/arrived ... Read More
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(GRAMMAR)MY GRAMMAR COACH 기초편 03강
UNIT 8) 주어 + be + 명사/형용사 be동사 다음에는 명사 혹은 형용사가 온다. be동사의 종류 단수 am, is, was(과거) 복수 are, were(과거) 주어가 대명사가 아닌 일반 명사일 경우 어떻게 be동사를 정하는가? 일반 명사가 단수일 경우 is, was 일반 명사가 복수일 경우 are, were be동사 다음에 나오는 명사/형용사의... Read More
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(GRAMMAR)MY GRAMMAR COACH 기초편 02강
8품사 단어의 성질에 따라서 8가지로 나눈 것. 명사이름을 담당하는 말 대명사명사를 대신하는 말 동사주어가 하는 행위를 나타내는 말 형용사명사를 서술하거나 명사를 수식하는 말 부사명사를 제외한 나머지 품사를 수식하는 말 전치사명사 앞에 위치하여 명사를 수식어로 만드는 말 접속사두 문장이나 낱말을 이어주는 말 감탄사감탄하는 느낌을 나타내는 말 UNIT 5) 동사 주어(명사, 대명사) + 동사 동사 = be동사 + 일반 동사 be동사 주어가 무엇/누구/어떤 상태인지 설명 ex) am, are, is, was, were 일반... Read More
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(GRAMMAR)MY GRAMMAR COACH 기초편 01강
UNIT 1) 명사의 사용 1: 명사와 수 가산(셀 수 있는)명사 단수(단 하나) a(an) 명사 명사의 첫 글자 발음이 a, e, i, o, u일 경우 명사 앞에 an을 붙인다. 복수(2개 이상) 명사의 뒤에 s(es, etc.)를 붙인다. 불가산(셀 수 없는)명사 단수, 복수를 따지지 않는다. 따라서 a(an)과 s(es, etc.)를 사용하지 않는다. UNIT 2) ... Read More
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(VITON)Shape Matching and Object Recognition Using Shape Contexts
CV Paper List Shape Matching and Object Recognition Using Shape Contexts Serge Belongie, Member, IEEE, Jitendra Malik, Member, IEEE, and Jan Puzicha Abstract We present a novel approach to measuring similarity between shapes and exploit it for object recognition. In our framework, the measurement of similarity is preceded by 1) solving fo... Read More
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(VITON)Towards Scalable Unpaired Virtual Try-On via Patch-Routed Spatially-Adaptive GAN
CV Paper List Towards Scalable Unpaired Virtual Try-On via Patch-Routed Spatially-Adaptive GAN Zhenyu Xie1, Zaiyu Huang1, Fuwei Zhao1, Haoye Dong1 Michael Kampffmeyer2, Xiaodan Liang1,3* 1Shenzhen Campus of Sun Yat-Sen University 2UiT The Arctic University of Norway, 3Peng Cheng Laboratory {xiezhy6,huangzy225,zhaofw,donghy7}@mail2.sysu.edu.cn ... Read More
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python Image shape of PIL, Numpy, Torch
Pillow (width, hight, channel) Numpy (hight, width, channel) Torch (channel, hight, width) Read More