LODチャレンジ実行委員会 関西支部長 古崎晃司
LODチャレンジ実行委員会/Linked Open Data Initiative理事 松村冬子
Linked Open Dataの基本的な技術の解説,利用事例の紹介に加え,簡単なサンプルプログラムの紹介など,ハッカソンに活用できるLOD技術や情報ソースについて解説します.
第3回Linked Open Dataハッカソン関西(1日目)アイデアソン
開催日:2014年2月11日(火)
LODチャレンジ実行委員会 関西支部長 古崎晃司
LODチャレンジ実行委員会/Linked Open Data Initiative理事 松村冬子
Linked Open Dataの基本的な技術の解説,利用事例の紹介に加え,簡単なサンプルプログラムの紹介など,ハッカソンに活用できるLOD技術や情報ソースについて解説します.
第3回Linked Open Dataハッカソン関西(1日目)アイデアソン
開催日:2014年2月11日(火)
EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detectionharmonylab
出典: Mingxing Tan,Ruoming Pang,Quoc V. Le:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection,Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR2020)
公開URL:https://arxiv.org/pdf/1911.09070
概要:本論文では物体検出のためのニュラールネットワークアーキテクチャ設計の選択肢を体系的に調査し、効率を改善するいくつかの最適化を提案しています。まず簡単で高速にマルチスケール特徴を融合するBiFPN、次に物体検出器の複数のパラメータを同時に変更するcompound scalingを提案し、それらに基づいて物体検出器であるEfficientDetを開発しています。これによあり幅広いリソース制約において一貫して従来手法よりも優れた効率を達成しました。
Future Standard では、IoTを活用した映像解析のサービス開発を行っており、その仕組みを支える技術についてお話をさせて頂きます。前半では、AWSでサーバー側の仕組みを構築した際に、どのような設計思想に基づいてアーキテクチャを構築したのかといったポイントを中心に説明します。後半は、NVIDIAのJetsonという組み込みコンピューターを使った、Faster R-CNN を使ったエッジでのリアルタイム物体認識の取り組みについてお話させて頂きます。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【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。
12. Linked Open Data(LOD)
Linked Data:Web上のデータを,つなぐ(linkする)ことで,新しい価値
を生み出そうとする取り組み.Webの創始者Tim Berners-Lee氏が提唱
※ Linked Open Data(LOD):オープンな形で公開されたLinked Data
http://linkeddata.org/
• 誰もが同じ方法で,「データをつなぐことができる仕組み」を提供している.
• 技術的には,
-データ公開の共通フォーマット(URIによる名前付け,RDFによるグラフ表現
-コンピュータが,データにアクセスする共通の仕組み
が提供されている.
→Web上に公開された膨大なデータを統合した1つのデータベースとして利用できる.
122015/6/18
13. TED Talk by Tim Berrners Lee (1) 2009/2
~Raw Data Now!~
http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_on_the_next_web.html
データを抱え込むのでは無く,
誰もが使えるように(オープンに)
することを呼びかける
=Raw Data Now!
(生データをすぐに!)
132015/6/18
14. TED Talk by Tim Berrners Lee (1) 2010/2
~LODの活用事例~
http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_the_year_open_data_went_worldwide.html
オープンデータの活用事例を紹介
・白人/黒人の住む家と水道管の整備状況
の相関を見える化→裁判で勝利へ
・Where does my money go?
(税金はどこへ行った?)
(英国) http://wheredoesmymoneygo.org/
(横浜市) http://spending.jp/
142015/6/18
16. 既に公開・リンクされているLOD
~LODクラウド~
2007/5/1
2007/10/82008/9/182009/7/14
2010/9/222011/9/19時点
162015/6/18
Linking Open Data cloud diagram 2014, by Max Schmachtenberg, Christian Bizer, Anja Jentzsch
and Richard Cyganiak. http://lod-cloud.net/
1つの丸が個別に公開
されたDBを表す.
2014/08/30時点
対象領域
データ
セット数
割合(%)
Government 183 18.05
Publications 96 9.47
Life sciences 83 8.19
User-generated
content
48 4.73
Cross-domain 41 4.04
Media 22 2.17
Geographic 21 2.07
Social web 520 51.28
Total 1014
公開したオープンデータが
他のオープンデータと「つながる」ことで「新たな価値」が生まれる
DBpedia
21. Linked Dataの4つの条件
1. Use URIs as names for things
全てのモノやコトにURIをつけましょう
2. Use HTTP URIs so that people can look
up those names.
それらのURIをhttp(Webブラウザと同じ方法)
で参照(アクセス)できるようにしましょう
3. When someone looks up a URI, provide useful
information, using the standards (RDF*, SPARQL)
そのURIを参照したら,役に立つ情報を提供するように
4. Include links to other URIs. so that they can discover
more things.
多くのモノ・コトを発見できるように,外部へのリンクを含めよう.
原文引用元 http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
日本語訳参考 http://www.slideshare.net/takeda/lod-5163454
212015/6/18
25. Linked Dataの基本原則
1. Use URIs as names for things
全てのモノやコトにURIをつけましょう
2. Use HTTP URIs so that people can look
up those names.
それらのURIをhttp(Webブラウザと同じ方法)
で参照(アクセス)できるようにしましょう
3. When someone looks up a URI, provide useful information,
using the standards (RDF, SPARQL)
そのURIを参照したら,標準の技術(RDFやSPARQL)を使用して,役
に立つ情報を提供するように
4. Include links to other URIs. so that they can discover more
things.
多くのモノ・コトを発見できるように,外部へのリンクを含めよう.
原文引用元 http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
日本語訳参考 http://www.slideshare.net/takeda/lod-5163454
252015/6/18
40. Linked Dataの基本原則
1. Use URIs as names for things
全てのモノやコトにURIをつけましょう
2. Use HTTP URIs so that people can look
up those names.
それらのURIをhttp(Webブラウザと同じ方法)
で参照(アクセス)できるようにしましょう
3. When someone looks up a URI, provide useful information,
using the standards (RDF, SPARQL)
そのURIを参照したら,標準の技術(RDFやSPARQL)を使用して,役
に立つ情報を提供するように
4. Include links to other URIs. so that they can discover more
things.
多くのモノ・コトを発見できるように,外部へのリンクを含めよう.
原文引用元 http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
日本語訳参考 http://www.slideshare.net/takeda/lod-5163454
5★オープンデータ
で言及
5★オープンデータ
で言及
402015/6/18