Introduction to Docker (and a bit more) at LSPE meetup SunnyvaleJérôme Petazzoni
![コーディングがラクになる!? “自分仕様”のさくさくコーディング法](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/64f1c853b1c7697b4c5f2bc06f5f9842da8b64a4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fslide-141029104216-conversion-gate01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
画像処理.comでは、こんなことが学べます! ラインの効率化や不良品検査など、FAを考える上で切っても切れない「画像処理」。 コストパフォーマンスを最大化する導入のためにはレンズの選定や照明などの設定、位置決めなど様々なノウハウが必要です。 ラインの目視検査を自動化したいと考えたことがある 画像処理(カメラ検査)を検討したが、難しそうだと導入をあきらめたことがある という方は、当社新人研修プロ講師が、画像処理について徹底解説するこのサイトをご利用ください。 画像処理に用いるハード(撮像素子CMOSやレンズ、照明など)やソフト(各種検査における画像処理の手法など)に関する基礎知識、また、現場での実践に役立つ基礎知識について解説します。さらに、画像処理に関する基礎知識を再確認したり、気軽に理解を深めたりすることができるクイズ集「画像処理理解度テスト」や、画像処理の歴史に関するトリビアもご用意。
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