論文紹介:Multi-criteria Token Fusion with One-step-ahead Attention for Efficient ...Toru Tamaki
Sanghyeok Lee, Joonmyung Choi, Hyunwoo J. Kim, "Multi-criteria Token Fusion with One-step-ahead Attention for Efficient Vision Transformers" arXiv2024
https://arxiv.org/abs/2403.10030
論文紹介:ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face RecognitionToru Tamaki
Jiankang Deng, Jia Guo, Niannan Xue, Stefanos Zafeiriou , "ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition" CVPR2019
https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/html/Deng_ArcFace_Additive_Angular_Margin_Loss_for_Deep_Face_Recognition_CVPR_2019_paper.html
論文紹介:Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation With Overlapping BiLayersToru Tamaki
Lei Ke, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang, "Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation With Overlapping BiLayers" CVPR2021
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Ke_Deep_Occlusion-Aware_Instance_Segmentation_With_Overlapping_BiLayers_CVPR_2021_paper.html
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNetToru Tamaki
Momchil Peychev, Mark Müller, Marc Fischer, Martin Vechev, " Automated Classification of Model Errors on ImageNet", NeurIPS2023
https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/7480ed13740773505262791131c12b89-Abstract-Conference.html
論文紹介:MOSE: A New Dataset for Video Object Segmentation in Complex ScenesToru Tamaki
Henghui Ding, Chang Liu, Shuting He, Xudong Jiang, Philip H.S. Torr, Song Bai, " MOSE: A New Dataset for Video Object Segmentation in Complex Scenes " ICCV2023
論文紹介:Tracking Anything with Decoupled Video SegmentationToru Tamaki
Ho Kei Cheng, Seoung Wug Oh, Brian Price, Alexander Schwing, Joon-Young Lee, " Tracking Anything with Decoupled Video Segmentation " ICCV2023
https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023/html/Cheng_Tracking_Anything_with_Decoupled_Video_Segmentation_ICCV_2023_paper.html
論文紹介:Real-Time Evaluation in Online Continual Learning: A New HopeToru Tamaki
Yasir Ghunaim, Adel Bibi, Kumail Alhamoud, Motasem Alfarra, Hasan Abed Al Kader Hammoud, Ameya Prabhu, Philip H.S. Torr, Bernard Ghanem, " Real-Time Evaluation in Online Continual Learning: A New Hope " CVPR2023
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Ghunaim_Real-Time_Evaluation_in_Online_Continual_Learning_A_New_Hope_CVPR_2023_paper.html
論文紹介:PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmenta...Toru Tamaki
Charles R. Qi, Hao Su, Kaichun Mo, Leonidas J. Guibas, " PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation " CVPR2017
https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/html/Qi_PointNet_Deep_Learning_CVPR_2017_paper.html
【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。
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.
26. CDはwebアプリに最適
nクラウドサービスを開発・デプロイする
• ローカルで開発
• コーディング
• ビルドとテスト
• ローカル環境で実行
• CI/CD側に投げる
• 自動ビルドとテスト
• 成功したらデプロイ
• web経由で利用可能になる
nフレームワーク
• Python: Streamlit, Flask, Django, dash, FastAPI
• JavaScript: Node.js, React
• Ruby on Rails
• PHP: Laravel
Webix provides a great number of JavaScript UI
widgets with a pefect look and feel great on various
devices. All of them can be effortlessly customized in
accordance with your preferences thanks to the rich
and clear API.Kelluvuus - Own work
CC BY-SA 4.0
27. streamlit:軽量webアプリ作成ライブラリ
画像をダウン
ロード
RGBのヒストグ
ラムを計算
ラジオボダンで
RGBを選択 ローカルでアクセス
した画面
main.py
import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st
from skimage.io import imread
# download the image
img_url = 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d
/df/Mount_Fuji_from_Mount_Aino.jpg/640px-Mount_Fuji_from_Mount_Ai
no.jpg'
im = imread(img_url)
st.image(im, caption='image from wikimedia commons’,
use_column_width=True)
# show histgram of all colors
hist_red, _ = np.histogram(im[:, :, 0], bins=64)
hist_green, _ = np.histogram(im[:, :, 1], bins=64)
hist_blue, _ = np.histogram(im[:, :, 2], bins=64)
hist = np.stack((hist_red, hist_green, hist_blue), axis=1)
df_hist = pd.DataFrame(hist, columns=['R', 'G', 'B'])
st.bar_chart(df_hist)
# choose one color
color = st.radio(
"choose R, G, or B",
('R', 'G', 'B'))
if color == 'R’:
df_hist = pd.DataFrame(hist_red)
st.bar_chart(df_hist)
if color == 'G’:
df_hist = pd.DataFrame(hist_green)
st.bar_chart(df_hist)
if color == 'B’:
df_hist = pd.DataFrame(hist_blue)
st.bar_chart(df_hist)
53. 現代社会:ほぼシステム外部
nやり取りにはAPI
を利用
nクラウドにはWeb
API
• 楽天API
• Yahoo API
• Amazon API
• Google Cloud API
• 【2023年最新】作りたいアプリ
別API一覧を全紹介〜随時更新〜
n開発にはSDKを利
用
社内サーバ
社内DB 本社システム 入退室
システム
クラウド
他社
システム
工場システム
社内PC
開発する
システム
エンドユーザー
API
API
API
API
API
SDK
SDK
SDK
SDK