2018/10/20コンピュータビジョン勉強会@関東「ECCV読み会2018」発表資料
Yew, Z. J., & Lee, G. H. (2018). 3DFeat-Net: Weakly Supervised Local 3D Features for Point Cloud Registration. European Conference on Computer Vision.
2020/10/10に開催された第4回全日本コンピュータビジョン勉強会「人に関する認識・理解論文読み会」発表資料です。
以下の2本を読みました
Harmonious Attention Network for Person Re-identification. (CVPR2018)
Weekly Supervised Person Re-Identification (CVPR2019)
2018/10/20コンピュータビジョン勉強会@関東「ECCV読み会2018」発表資料
Yew, Z. J., & Lee, G. H. (2018). 3DFeat-Net: Weakly Supervised Local 3D Features for Point Cloud Registration. European Conference on Computer Vision.
2020/10/10に開催された第4回全日本コンピュータビジョン勉強会「人に関する認識・理解論文読み会」発表資料です。
以下の2本を読みました
Harmonious Attention Network for Person Re-identification. (CVPR2018)
Weekly Supervised Person Re-Identification (CVPR2019)
5月22日、研究所内勉強会の担当回だった時の資料(一部変更)。
画像説明文生成や真相学習を利用した画像生成など、以下のオーラル発表5本を紹介。
1. Show and Tell: A Neural Image Caption Generator
2. Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description
3. Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions
4. Deep Neural Networks are Easilly Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images
5. Understanding Deep Image Representation by Inverting Them
AWS meets Android - "AWS SDK for Android"で開発を楽にしよう!SORACOM, INC
Android Bazaar and Conference 2011 Winterで話した資料に、簡単に解説を加えたものです。以下は、講演の概要。
Amazon Web Services(AWS)は、仮想サーバ、ストレージ、データベースなどを初期費用不要かつ安価な従量課金で提供するクラウドサービスのパイオニアです。AWS SDK for Androidは、モバイルアプリケーションのためのライブラリであり、開発者がモバイルアプリからAWSのサービスを使うことを非常に簡単にします。容量無制限でオブジェクトを置いただけでURLがつくAmazon Simple Storage Services(S3)を使えば、画像やビデオを高速にCDN(コンテンツ配信)できるアプリケーションを容易に作成できます。その他にも、非常に柔軟性、スケーラビリティが高いNoSQLサービスのAmazon SimpleDBや、高信頼でスケーラブルなキューイング、メッセージングを提供するAmazon SQS、Amazon SNSなど便利なサービスが揃っています。本セッションでは、アマゾンクラウドの概要、AWS SDK for Androidの解説だけでなく、デモンストレーションによりアマゾンクラウドとAWS SDK for Androidの魅力を余すところなくお伝えいたします。
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
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。
3. 紹介論文
Discriminative Invariant Kernel Features: A Bells-and-
Whistles-Free Approach to Usupervised Face
Recognition and Pose Estimation
Dipan K. Pal, Felix Juefe-Xu, Marios Savvides
Carnegie Mellon University
顔向き変化にロバストな人物推定、
および人の違いにロバストな顔向き
推定を1つのフレームワーク内で行
う
6. Linear Invariant Random Features
I-theory
F.Anselmi, J.Z.Leibo, L.Rosasco, J.Mutch, A.Tacchetti, and
T.Poggio. “Magic materials: a theory of deep hierarchical
architectures for learning sensory representations”. MIT,
CBCL paper, 2013
CNNやHMAXなど視覚皮質のモデルに共通する性質をモデ
ル化
視覚皮質は、たとえ顔の向きや照明環境が変わっても識別すること
ができる(SelectivityとInvarianceの両立)
視覚皮質のモデルではConvolution(Selectivity)と
Pooling(Invariance)が交互に現れる
ConvolutionとPoolingを一般化
7. Linear Invariant Random Features
変換のユニタリ群G
とりあえず、回転などの画像の幾何学変換をあらわすユニタ
リ変換の有限な集合という理解でOK
画像𝑰
𝑔1 𝑰 𝑔2 𝑰 𝑔3 𝑰 𝑔4 𝑰 𝑔5 𝑰 𝑔6 𝑰
𝑔 𝑛 ∈ 𝐺