Видео стол трансформер: Купить Стол трансформер журнальный обеденный ДЕЛЬТА
Содержание
Видео обзоры Hoff №2 (80336206) на CMP24
- Главная »
- Каталог »
- Мебель »
- Гостиная
- СМЕЖНЫЕ РАЗДЕЛЫ+
смотреть больше фото
Производитель: Hoff
- Модель: №2
- Код производителя: 80336206
- Тип товара: Журнальный стол-трансформер
- ID:4204359
{{message}}
{{message}}
Рейтинг:
(5/5)
Отзывы (1) Оставить отзыв Описание Видео обзоры (3) Характеристики (15) Сравнить цены (1) Яндекс.
Маркет Отзывы (1)
Видео Обзоры (5)
Стол трансформер из Много Мебели Обзор Отзыв
Как собрать стол трансформер из Много Мебели
Сборка Стола Трансформер из Много Мебели
Распаковка и обзор механизма трансформации стола № 587-МЕБЕЛЬ-ТРАНСФОРМЕР.РФ
Обзор, распаковка и сборка Стол Журнальный СЖ-1 SK_20717
Цены (1)
Последняя известная цена от 378 р. до 378 р. в 1 магазинах
В данный момент у нас нет информации о наличии данного товара в магазинах.
Вы можете поискать его на других площадках:
| Магазин | Цена | Наличие |
|---|---|---|
| 21vek BY | Быстрая доставка. Мы доставляем товар по всей Беларуси в удобное для вас время | |
| Яндекс.Маркет | У нас есть товары из IKEA | |
| AliExpress | AliExpress – один из крупнейших мировых маркетплейсов, | |
Яндекс.
МаркетКупить в кредит (0)
| Компания | Предложение |
|---|
Описание
Журнальный стол с раскладной столешницей и подъемным механизмом – практичное решение для небольшой комнаты. В сложенном состоянии модель служит для игры в шахматы или подачи чая, а при необходимости – трансформируется в обеденный стол, за которым свободно разместятся 6 человек. На нижней полке удобно хранить периодику и пульты ДУ для мультимедийной техники.
Характеристики (15)
| Параметр | Значение |
|---|---|
| Высота | 45 |
| Глубина | 85 |
| Материал основания | ЛДСП |
| Материал столешницы | ЛДСП |
| Механизм раскладывания | Да |
| На колесиках | Нет |
| Форма | Квадратная |
| Ширина | 85 |
| Класс товара | Мебель |
| Наличие 3D-модели | Да |
| Тип начисления бонусов | 2% |
| Наличие механизма раскладывания | Да |
| Коллекция | Стол трансформер |
| Страна производства | Россия |
| Модель продаж | Основной ассортимент |
Отзывы (1)
Смотреть отзывы на Яндекс.
Маркете
Зарегистрируйтесь и получайте бонусы за покупки!
Пожалуйста подождите..
{{message}}
Ошибка! Повторите попытку позднее.
Подписаться на новинки, скидки и интересные предложения
Нажимая кнопку «Готово», я даю своё согласие cmp24.by на обработку моих персональных данных, в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006 года №152-ФЗ «О персональных данных», для целей регистрации на сайте, а также для целей и на условиях представленных в политике конфиденциальности.
Похожие товары
Все Журнальный стол-трансформер Hoff »
Гостиная
Категория 302 р. — 454 р.
- Главная »
- Каталог »
- Гостиная
org/ListItem»>Мебель »Видео
| Видео | Описание |
|---|---|
В вашем браузере отключен JavaScript | Стол Журнальный СЖ -2 Инструкция по сборке Прямая ссылка: https://youtu.be/ClHuTEOT8WE |
В вашем браузере отключен JavaScript | Кухонный уголок ПОЛО Инструкция по сборке Прямая ссылка: https://youtu.be/bhy_elY4C-g |
В вашем браузере отключен JavaScript | Стул Волна Инструкция по сборке Прямая ссылка: https://youtu.be/bwwxwU9SvNQ |
В вашем браузере отключен JavaScript | Стол Астра Инструкция по сборке Прямая ссылка: https://youtu.  be/w4CIO6h39Po |
В вашем браузере отключен JavaScript | Угловой диван Хилтон Инструкция по сборке Прямая ссылка: https://youtu.be/lniF4H6LN1o |
В вашем браузере отключен JavaScript | Стол журнальный-трансформер СЖТ-4 Инструкция по сборке Прямая ссылка: https://youtu.be/z4TDXeNjAls |
В вашем браузере отключен JavaScript | Стол Лотос Инструкция по сборке Прямая ссылка: https://youtu.be/7vuvp0g5HTg |
В вашем браузере отключен JavaScript | Стол журнальный-трансформер СЖТ-3 Инструкция по сборке Прямая ссылка: https://youtu.be/hTE5bn1Vbpc |
В вашем браузере отключен JavaScript | Обеденный стол Милан-3 Инструкция по сборке Прямая ссылка: https://youtu.  be/TWoU3YS8-0w |
В вашем браузере отключен JavaScript | Обеденный стол Милан-1 Инструкция по сборке Прямая ссылка: https://youtu.be/LjfF5Ks3mt4 |
В вашем браузере отключен JavaScript | Обеденный стол Милан-2 Инструкция по сборке Прямая ссылка: https://youtu.be/wxdSxxfGUNo |
В вашем браузере отключен JavaScript | Стол журнальный-трансформер СЖТ-1 Трансформация Прямая ссылка: https://youtu.be/-ob5Vz3Yj0o |
В вашем браузере отключен JavaScript | Стол журнальный-трансформер СЖТ-1 Видео-инструкция по сборке. Прямая ссылка: https://youtu.be/NNs3Tuk0eK0 |
В вашем браузере отключен JavaScript | Угловая скамья Квадро Видео-инструкция по сборке.  Прямая ссылка: https://youtu.be/o5bzu12A4Dw |
В вашем браузере отключен JavaScript | Кухонный уголок Орхидея Видео-инструкция по сборке. Прямая ссылка: https://youtu.be/_jwU4q6h_ms |
В вашем браузере отключен JavaScript | Кухня Флоренция Прямая ссылка: https://youtu.be/C4VG_zvuxfM |
В вашем браузере отключен JavaScript | Стол Книжка 2 Видео-инструкция по сборке. Прямая ссылка: https://youtu.be/8TkxAyZsWGQ |
В вашем браузере отключен JavaScript | Стул Милан. Стул Турин. Видео-инструкция по сборке. Прямая ссылка: https://youtu.be/v_1Z_D2HSss |
В вашем браузере отключен JavaScript | Cтул Лига. Видео-инструкция по сборке.  Прямая ссылка: https://youtu.be/aGrim8_00jI |
В вашем браузере отключен JavaScript | Cтул Мажор. Видео-инструкция по сборке. Прямая ссылка: https://youtu.be/ISm3QWo4xBA |
В вашем браузере отключен JavaScript | Стул Венский М. Видео-инструкция по сборке. Прямая ссылка: https://youtu.be/kfC1tuAkLmQ |
В вашем браузере отключен JavaScript | Стол раздвижной Лаванда Видео-инструкция по сборке. Прямая ссылка: https://youtu.be/t1le9m0sQkE |
В вашем браузере отключен JavaScript | Стол для бытовой швейной машины Белошвейка-1 Видео-инструкция по сборке. Прямая ссылка: https://youtu.be/gngqr_P7q3E |
VidTr: Преобразователь видео без сверток
[1] Абнар Самира и Зуидема Виллем.
Количественная оценка потока внимания в трансформерах. В материалах 58-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики, стр. 4190–4197, 2020 г. 2, 8 [Google Scholar]
[2] Арнаб Анураг, Дехгани Мостафа, Хейгольд Георг, Сунь Чен, Лучич Марио и Шмид. Корделия. Vivit: трансформер видеовидения. Препринт arXiv arXiv: 2103.15691, 2021. 2 [Google Scholar]
[3] Бельтаги Из, Питерс Мэтью Э. и Коэн Арман. Longformer: преобразователь длинных документов. Препринт arXiv arXiv: 2004.05150, 2020. 3 [Google Scholar]
[4] Бертасиус Гедас, Ван Хэн и Торресани Лоренцо. Достаточно ли пространственно-временного внимания для понимания видео? Препринт arXiv arXiv:2102.05095, 2021. 2 [Google Scholar]
[5] Карион Николя, Масса Франсиско, Синнаев Габриэль, Юсунье Николя, Кириллов Александр и Загоруйко Сергей. Сквозное обнаружение объектов с трансформерами. В Европейской конференции по компьютерному зрению, страницы 213–229. Springer, 2020. 2 [Google Scholar]
[6] Каррейра Жоао, Ноланд Эрик, Хиллиер Хлоя и Зиссерман Эндрю.
Краткая заметка о наборе данных о действиях человека кинетики-700. Препринт arXiv arXiv: 1907.06987, 2019. 5 [Google Scholar]
[7] Каррейра Жоао и Зиссерман Эндрю. Quo vadis, признание действий? новая модель и набор кинетических данных. В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 6299–6308, 2017 г. 2, 7 [Google Scholar]
[8] Каррейра Дж. и Зиссерман А. Quo vadis, распознавание действий? новая модель и набор кинетических данных. На конференции IEEE 2017 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), страницы 4724–4733, июль. 2017. 5 [Google Академия]
[9] Чен Синьлей, Се Сайнин и Хэ Каймин. Эмпирическое исследование обучения визуальных трансформеров с самоконтролем. Препринт arXiv arXiv:2104.02057, 2021. 8 [Google Scholar]
[10] Chen Yunpeng, Kalantidis Yannis, Li Jianshu, Yan Shuicheng и Feng Jiashi. Многоволоконные сети для распознавания видео. В материалах европейской конференции по компьютерному зрению (ECCV), стр.
352–367, 2018 г. 2 [Google Scholar]
[11] Дай Чжиган, Цай Болун, Линь Югэн и Чен Цзюньин. Up-detr: неконтролируемая предварительная подготовка для обнаружения объектов с помощью трансформаторов. Препринт arXiv arXiv: 2011.09094, 2020. 2 [Google Scholar]
[12] Девлин Джейкоб, Чан Мин-Вей, Ли Кентон и Тутанова Кристина. Берт: Предварительная подготовка глубоких двунаправленных преобразователей для понимания языка. Препринт arXiv arXiv:1810.04805, 2018. 1 [Google Scholar]
[13] Девлин Джейкоб, Чан Минг-Вей, Ли Кентон и Тутанова Кристина. Берт: Предварительная подготовка глубоких двунаправленных преобразователей для понимания языка. В материалах конференции 2019 г. Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка, том 1 (длинные и короткие статьи), страницы 4171–4186, 2019 г.. 2, 3 [Google Scholar]
[14] Досовицкий Алексей, Бейер Лукас, Колесников Александр, Вайссенборн Дирк, Чжай Сяохуа, Унтертинер Томас, Дегани Мостафа, Миндерер Матиас, Хейгольд Георг, Гелли Сильвен и др.
[15] Duke Brendan, Ahmed Abdalla, Wolf Christian, Aarabi Parham, and Taylor Graham W. Sstvos: Sparse пространственно-временные преобразователи для сегментации видеообъектов. Препринт arXiv arXiv: 2101.08833, 2021. 2 [Google Scholar]
[16] Фань Хаоци, Сюн Бо, Мангалам Карттикея, Ли Янхао, Ян Чжичэн, Малик Джитендра и Файхтенхофер Кристоф. Многомасштабные преобразователи зрения. Препринт arXiv arXiv:2104.11227, 2021. 2 [Google Scholar]
[17] Фань Цюаньфу, Чен Чун-Фу, Кюне Хильде, Пистойя Марко и Кокс Дэвид. Чем больше, тем меньше: изучение эффективных представлений видео с помощью сети «большой-маленький» и глубокой временной агрегации. Препринт arXiv arXiv:1912.00869, 2019. 2 [Google Scholar]
[18] Feichtenhofer Christoph. X3d: расширение архитектур для эффективного распознавания видео. В материалах конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр.
[19] Файхтенхофер Кристоф, Фан Хаоци, Малик Джитендра и Хэ Каймин. Медленные сети для распознавания видео. В материалах Международной конференции IEEE по компьютерному зрению, страницы 6202–6211, 2019 г. 1, 2, 5, 7, 8 [Google Scholar]
[20] Габер Валентин, Сун Чен, Алахари Картик и Шмид Корделия. Мультимодальный преобразователь для поиска видео. Европейская конференция по компьютерному зрению (ECCV), том 5. Springer, 2020. 2 [Google Scholar]
[21] Girdhar Rohit, Carreira Joao, Doersch Carl и Zisserman Andrew. Видео акция трансформаторная сеть. В материалах конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 244–253, 2019 г.. 2 [Google Scholar]
[22] Гирдхар Рохит, Раманан Дева, Гупта Абхинав, Сивик Йозеф и Рассел Брайан. ActionVLAD: изучение пространственно-временной агрегации для классификации действий. На конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), 2017 г.
2 [Google Scholar]
[23] Гоял Рагхав, Каху Самира Эбрахими, Михальски Винсент, Матержинска Джоанна, Вестфаль Сюзанна, Ким Хына, Хенел Валентин, Фруенд Инго , Янилос Петер, Мюллер-Фрайтаг Мориц и др. Видеобаза данных «что-то что-то» для изучения и оценки визуального здравого смысла. ICCV, том 1, стр. 3, 2017 г. 5 [Google Scholar]
[24] Хара Кенсё, Катаока Хирокацу и Сато Ютака. Могут ли пространственно-временные 3D cns проследить историю 2d cns и imagenet? В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 6546–6555, 2018 г. 2 [Google Scholar]
[25] Хохрайтер Зепп и Шмидхубер Юрген. Длинная кратковременная память. Нейронные вычисления, 9(8):1735–1780, 1997. 2 [PubMed] [Google Scholar]
[26] Ji Shuiwang, Xu Wei, Yang Ming, and Yu Kai. Трехмерные сверточные нейронные сети для распознавания действий человека. Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинному интеллекту, 35(1):221–231, 2012 г. 2 [PubMed] [Google Scholar]
[27] Цзян Боюань, Ван Мэн Мэн, Гань Вэйхао, У Вэй и Янь Цзюньцзе.
STM: пространственно-временное кодирование и кодирование движения для распознавания действий. На Международной конференции IEEE по компьютерному зрению (ICCV), 2019 г. 2 [Google Scholar]
[28] Карпати Андрей, Тодеричи Джордж, Шетти Санкет, Леунг Томас, Суктанкар Рахул и Фей-Фей Ли. Крупномасштабная классификация видео с помощью сверточных нейронных сетей. В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 1725–1732, 2014 г. 2 [Google Scholar]
[29] Кюне Хильдегард, Джуанг Хуэйхан, Гарроте Эстибализ, Поджо Томазо и Серр Томас. Hmdb: большая база данных видео для распознавания движений человека. Международная конференция по компьютерному зрению 2011 г., страницы 2556–2563. IEEE, 2011. 5 [Google Scholar]
[30] Li Qing, Qiu Zhaofan, Yao Ting, Mei Tao, Rui Yong, and Luo Jiebo. Распознавание действий путем изучения глубокого мультигранулярного пространственно-временного представления видео. В материалах Международной конференции по мультимедийному поиску ACM 2016 г.
, стр. 159.–166, 2016. 2 [Google Scholar]
[31] Li Xinyu, Liu Chunhui, Shuai Bing, Zhu Yi, Chen Hao, and Tighe Joseph. Nuta: неравномерная временная агрегация для распознавания действий. Препринт arXiv arXiv:2012.08041, 2020. 1, 2, 4 [Google Scholar]
[32] Li Xinyu, Shuai Bing, and Tighe Joseph. Направленное временное моделирование для распознавания действий. В Европейской конференции по компьютерному зрению, страницы 275–291. Springer, 2020. 1, 2, 5 [Google Scholar]
[33] Ли Янь, Цзи Бинь, Ши Синьтянь, Чжан Цзяньго, Кан Бинь и Ван Лиминь. TEA: временное возбуждение и агрегация для распознавания действий. На конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), 2020 г. 2 [Google Scholar]
[34] Ли Янь, Цзи Бинь, Ши Синьтянь, Чжан Цзяньго, Кан Бинь и Ван Лиминь. Чай: временное возбуждение и агрегация для распознавания действий. В материалах конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 909–918, 2020 г. 5, 6 [Google Scholar]
[35] Ли Инвэй, Ли Вейсинь, Махадеван Виджай и Васконселос Нуно.
VLAD3: Кодирование динамики глубоких особенностей для распознавания действий. На конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), 2016 г. 2 [Google Scholar]
[36] Ли Цзекан, Ли Цзунцзя, Чжан Цзиньчао, Фэн Ян, Ню Чэн и Чжоу Цзе. Объединение текста и видео: универсальный мультимодальный преобразователь для диалогов с учетом видео-аудио сцены. Препринт arXiv arXiv:2002.00163, 2020. 2 [Google Scholar]
[37] Линь Цзи, Ган Чжуан и Хань Сонг. Tsm: Модуль временного сдвига для эффективного понимания видео. В материалах Международной конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению, стр. 7083–7093, 2019 г. 2, 5, 6, 7 [Google Scholar]
[38] Лю Цзе, Линь Ютонг, Цао Юэ, Ху Хань, Вэй Исюань , Чжан Чжэн, Линь Стивен и Го Байнин. Преобразователь Swin: преобразователь иерархического зрения, использующий сдвинутые окна. Препринт arXiv arXiv: 2103.14030, 2021. 8 [Google Scholar]
[39] Лю Чжаоян, Ло Дунхао, Ван Ябяо, Ван Лиминь, Тай Ин, Ван Чэнцзе, Ли Цзилинь, Хуан Фейюэ и Лу Тонг.
TEINet: на пути к эффективной архитектуре распознавания видео. В конференции по искусственному интеллекту (AAAI), 2020. 2, 5, 6, 7 [Google Scholar]
[40] Лю Цзе, Нин Цзя, Цао Юэ, Вэй Исюань, Чжан Чжэн, Линь Стивен и Ху Хань. Видео свинец трансформер. Препринт arXiv arXiv: 2106.13230, 2021. 2 [Google Scholar]
[41] Неймарк Даниэль, Бар Омри, Зоар Майя и Ассельманн Дотан. Видео трансформаторная сеть. Препринт arXiv arXiv: 2102.00719, 2021. 2 [Google Scholar]
[42] Патрик Мандела, Кэмпбелл Дилан, Асано Юки М., Метце Ишан Мисра Флориан, Файхтенхофер Кристоф, Ведальди Андреа, Энрикес Джо и др. Следите за мячом: траектория внимания в видеотрансформерах. Препринт arXiv arXiv: 2106.05392, 2021. 2 [Google Scholar]
[43] Piergiovanni AJ, Angelova Anelia и Ryoo Michael S. Tiny video network. Препринт arXiv arXiv:1910.06961, 2019. 2 [Google Scholar]
[44] Shao Hao, Qian Shengju, and Liu Yu. Сеть временного переплетения. В материалах конференции AAAI по искусственному интеллекту, том 34, стр.
119.66–11973, 2020. 2 [Google Scholar]
[45] Сигурдссон Гуннар А., Варол Гюль, Ван Сяолун, Лаптев Иван, Фархади Али и Гупта Абхинав. Голливуд в домах: краудсорсинговый сбор данных для понимания деятельности. ArXiv e-prints, 2016. 5 [Google Scholar]
[46] Соомро Хуррам, Замир Амир Рошан и Шах М. Набор данных из 101 класса человеческих действий из видео в дикой природе. Центр исследований в области компьютерного зрения, 2012 г. 5 [Google Scholar]
[47] Туврон Хьюго, Корд Матье, Дуз Матийс, Масса Франсиско, Саблайроллес Александр и Жегу Эрве. Обучение преобразователям изображений и дистилляции с эффективным использованием данных с помощью внимания. Препринт arXiv arXiv: 2012.12877, 2020. 1, 2 [Google Scholar]
[48] Тран Ду, Бурдев Любомир, Фергус Роб, Торресани Лоренцо и Палури Манохар. Изучение пространственно-временных характеристик с помощью трехмерных сверточных сетей. В материалах международной конференции IEEE по компьютерному зрению, страницы 4489–4497, 2015 г.
2 [Google Scholar]
[49] Tran Du, Wang Heng, Torresani Lorenzo и Feiszli Matt. Классификация видео с помощью сверточных сетей с разделением каналов. В материалах Международной конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению, стр. 5552–5561, 2019 г.. 2, 7 [Google Scholar]
[50] Тран Ду, Ван Хэн, Торресани Лоренцо, Рэй Джейми, Лекун Янн и Палури Манохар. Более пристальный взгляд на пространственно-временные извилины для распознавания действий. В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 6450–6459, 2018 г. 1 [Google Scholar]
[51] Улла Амин, Ахмад Джамиль, Мухаммад Хан, Саджад Мухаммад и Байк Сунг Вук. Распознавание действий в видеорядах с использованием глубокого двунаправленного lstm с функциями cnn. IEEE access, 6:1155–1166, 2017. 2 [Google Scholar]
[52] Васвани Ашиш, Шазир Ноам, Пармар Ники, Ушкорейт Якоб, Джонс Ллион, Айдан Н Гомес Лукаш Кайзер и Полосухин Илья. Внимание — это все, что вам нужно. Препринт arXiv arXiv:1706.
03762, 2017. 1, 2, 3 [Google Scholar]
[53] Wang Heng, Tran Du, Torresani Lorenzo, and Feiszli Matt. Видеомоделирование с корреляционными сетями. В материалах конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 352–361, 2020 г. 5 [Google Scholar]
[54] Ван Лиминь, Сюн Юаньцзюнь, Ван Чжэ, Цяо Юй, Линь Дахуа, Тан Сяоу, и Гул Люк Ван. Сети временных сегментов: на пути к передовой практике глубокого распознавания действий. На Европейской конференции по компьютерному зрению (ECCV), 2016. 2, 5 [Google Scholar]
[55] Ван Сяолун, Гиршик Росс, Гупта Абхинав и Хэ Каймин. Нелокальные нейронные сети. В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 7794–7803, 2018 г. 1, 2, 5 [Google Scholar]
[56] Ву Чао-Юань, Файхтенхофер Кристоф, Фан Хаоци, Хэ Кайминг, Крахенбуль Филипп и Гиршик Росс. Банки долгосрочных функций для детального понимания видео. В материалах конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр.
284–29.3, 2019. 1 [Google Scholar]
[57] У Хайпин, Сяо Бинь, Коделла Ноэль, Лю Мэнчен, Дай Сиянг, Юань Лу и Чжан Лэй. Cvt: Представляем свертки для преобразователей зрения. Препринт arXiv arXiv:2103.15808, 2021. 8 [Google Scholar]
[58] Xie Saining, Girshick Ross, Dollár Piotr, Tu Zhuowen, and He Kaiming. Агрегированные остаточные преобразования для глубоких нейронных сетей. В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 1492–1500, 2017 г. 2 [Google Scholar]
[59] Ян Цеюань, Сюй Инхао, Ши Цзяньпин, Дай Бо и Чжоу Болей. Сеть временных пирамид для распознавания действий. На конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR), 2020. 2, 7 [Google Scholar]
[60] Ян Цеюань, Сюй Инхао, Ши Цзяньпин, Дай Бо и Чжоу Болей. Сеть временных пирамид для распознавания действий. В материалах конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 591–600, 2020 г. 5 [Google Scholar]
[61] Ян Сен, Цюань Чжибин, Не Му и Ян Ванкоу.
Транспонировать: к объяснимой оценке позы человека с помощью трансформера. Препринт arXiv arXiv: 2012.14214, 2020. 2 [Google Scholar]
[62] Юань Ли, Чен Юньпэн, Ван Тао, Юй Вейхао, Ши Юйцзюнь, Тай Фрэнсис Э. Х., Фэн Цзяши и Янь Шуйчэн. Tokens-to-token vit: Обучение преобразователей видения с нуля в imagenet. Препринт arXiv arXiv:2101.11986, 2021. 6, 7 [Google Scholar]
[63] Ng Joe Yue-Hei, Hausknecht Matthew, Vijayanarasimhan Sudheendra, Vinyals Oriol, Monga Rajat и Toderici George. Помимо коротких фрагментов: глубокие сети для классификации видео. В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 469.4–4702, 2015. 2 [Google Scholar]
[64] Zhou Bolei, Andonian Alex, Oliva Aude и Torralba Antonio. Временные реляционные рассуждения в видео. На Европейской конференции по компьютерному зрению (ECCV), 2018 г. 2 [Google Scholar]
[65] Zhou Luowei, Zhou Yingbo, Corso Jason J, Socher Richard и Xiong Caiming. Сквозные плотные субтитры видео с замаскированным трансформером.
В материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 8739–8748, 2018 г. 2 [Google Scholar]
Стол-трансформер — это САМАЯ вирусная модульная мебель, которую нужно знать
Если вы проводили какое-то время в социальных сетях, скорее всего, вы уже видели вирусное видео о модульной мебели. Это тот, где 18-дюймовый консольный стол превращается в обеденный стол длиной 10 футов, а крошечный табурет превращается в большую толстую скамью. Оба с минимальными усилиями? Ну, это стол-трансформер.
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация Transformer Table | Инновационная раздвижная мебель (@transformertable)
Получив восторженные отзывы, столовый сервиз стал социальной сенсацией. И мы имеем в виду это буквально. Вирусное видео о модульной мебели набрало колоссальные 300 миллионов просмотров на разных платформах, включая перепосты.
Вот какая это ярость. В конце концов, это инновационный и революционный предмет мебели. И вот все, что вам нужно знать об этой красивой мебели, которой социальные сети (и мы) не можем насытиться.
Итак, стол-трансформер канадский. Это инновационная компания по производству модульной мебели из Монреаля, которая была основана еще в 2016 году. Она была основана группой предпринимателей, которые на удивление ничего не знали о мебели. Но каждый привнес в бренд свои сильные стороны и сумел сделать бренд историей успеха.
И продукт, который они создали, является главной причиной их успеха.
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация Transformer Table | Инновационная раздвижная мебель (@transformertable)
За столом 6-в-1 могут разместиться от 1 до 12 человек — впечатляет, правда? И хотя его классическая модульная конструкция и компактный калибр привлекают толпы, качество — это то, что действительно выделяет его.
Стол-трансформер — единственный в своем роде, изготовленный из цельного дерева, и на его нержавеющий железный механизм дается пожизненная гарантия. При полном выдвижении стол может вместить до 750 фунтов, а сопутствующая скамья может вместить до 1500 фунтов (или 6 взрослых).
Посмотреть эту публикацию в Instagram
Публикация Transformer Table | Инновационная раздвижная мебель (@transformertable)
А теперь самое интересное — на стол-трансформер сейчас действует убойная распродажа. В течение ограниченного времени они раздают бесплатную скамейку стоимостью 899 долларов при каждой покупке стола.
В довершение ко всему, используйте код скидки CURIOCITY100, чтобы получить скидку 100 долларов на следующий заказ! Посетите веб-сайт Transformer Table, чтобы ознакомиться с их модульной мебелью, которая теперь также включает в себя модульные кушетки.