Robust Vehicle Localization in Urban Environments Using Probabilistic MapsKitsukawa Yuki
研究室ゼミでの論文紹介資料です。
Robust Vehicle Localization in Urban Environments Using Probabilistic Maps
Jesse Levinson, Sebastian Thrun
International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2010
Robust Vehicle Localization in Urban Environments Using Probabilistic MapsKitsukawa Yuki
研究室ゼミでの論文紹介資料です。
Robust Vehicle Localization in Urban Environments Using Probabilistic Maps
Jesse Levinson, Sebastian Thrun
International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2010
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
人的資本経営[1]を実現するには,生産性とQoW(Quality of Work,働き方の質)を同時に改善し続けていくことが有効である.そのための課題は多岐に渡るため,DX(Digital Transformation)的発想が求められる。一方、情報の約60~80%が位置情報に関連していることが報告されている.本稿では,地理空間情報と他の情報とを連携させて課題解決を支援する地理空間インテリジェンス(GSI)でDXを促進し,製造現場やサービス現場で人的資本経営を支援することに資する筆者らの一連の取り組みについて紹介する.