Deep learning reading club @ nimiri for SWESTKiyoshi Ogawa
We start from zero to learn deep learning with python. Members have each goal respectively and I will try language processing and gene/genome processing.
【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.
2. 具志堅 雅
@g08m11
ZIGExN
• 求⼈人PJ兼エンジニアユニット所属
• R a i l sエンジニア兼i O S エンジニア
Private
• 3社合同アフィリエイトソン 最優秀賞受賞
• 2社合同2 B H a c k 協賛企業賞を3社受賞
• 観光アイディアソン 準優勝など
2
7. 話すこと
• 今⽇日のプレゼンの対象者
– i O S開発、S w i f t開発を個⼈人で学習したい⽅方
– 未経験だが会社でチームを作ってi O S開発をしたい
⽅方
• iOSエンジニアがゼロだったじげんがどのよう
に開発を⾏行行ったのか?
– どのようにしてi O Sエンジニアを⽣生み出していくの
か?
7
14. ユニットミッションの設定
• じげんには、事業部での業務とは別に「ユニットミッション」と
いうユニット別での業務を各Q ごとに決めるメンバー決定
– ネイティブアプリミッションに多くのメンバーが集結!
– 各ミッションのメンバー数は平均5 ⼈人ほどだが、S w i f t アプリのミッ
ションには1 1 名がJ O I N !
• ただ単純に「S w i f t を勉強しました」とならないように、2 Q 末
でのゴール設定をする
– S w i f t アプリミッションの⽬目的は?
– 8 ⽉月末までのマイルストーンの設定
• はじめてのi O S アプリ開発
– 9 ⽉月末までの達成⽬目標
– 成果報告
14
STEP
1
53. すーさん
CASE1
i O S アプリ開発は、ほぼはじめて
( 以前に少しO b j -‐‑‒ C を触ったことはある)
• ⻘青本(絶対に挫折しないiPhoneアプリ開発
「超」⼊入⾨門)をやる
• We b上のサンプルコードや社内の⼈人間が作ったサ
ンプルコードをやる
• 実践
54. すーさん
CASE1
i O S アプリ開発は、ほぼはじめて
( 以前に少しO b j -‐‑‒ C を触ったことはある)
• Tip s
– S w i f t に関する全体像を把握してから進めるのではなく
て、サンプルコードを実際に⾃自分で動かしていくこと
で、引き出しをストックしていく
– 制作物を作っていく際には、それらのストックを参考
にしながら作っていく
– ⻘青本でX c o d e の基本的な使い⽅方は学んでおく
55. すーさん
CASE1
i O S アプリ開発は、ほぼはじめて
( 以前に少しO b j -‐‑‒ C を触ったことはある)
• DEMO
56. きたくに
CASE2
i O S アプリ開発は、完全にはじめて
• Youtub e のSw i f t関連の動画を⾒見見漁る
• Ap p leのSw i f t本を通勤電⾞車車で読む(2周)
• O b j-‐‑‒ Cで書かれたライブラリをSw i f tに書き換え
る
• Q i i t aに投稿しまくる
57. きたくに
CASE2
i O S アプリ開発は、完全にはじめて
• Tip s
– なんとなく英語が聞ける⼈人なら、Yo u t u b e を⾒見見ながら
X c o d e の使い⽅方を学びつつ、S w i f t を学習していける
– S w i f t 本を読むことで、S w i f t の基本的な⽂文法をイン
プットしておくと、後々楽になる
– O j b -‐‑‒ C からS w i f t への書き換えはハードだが、S w i f t の
ソースが少ない現状では、O b j -‐‑‒ C を読んで書き換える
ことが頻発するため、できればやっておいた⽅方が良良い
59. まいける
CASE3
i O S アプリ開発は、完全にはじめて
• じげん社内の⼈人間が作った道やソースコードを活
⽤用し、学習していく
• それらのソースコードを真似てベースを作った後
に、徐々にカスタマイズしていく
60. まいける
CASE3
i O S アプリ開発は、完全にはじめて
• T i p s
– 社内で先にS w i f t を学習している⼈人がやったことを真似し
ていくことで、わからない所はその⼈人に聞きながら効率率率的
に学習していくことがわかる
– 全員が同時にS w i f t をやるよりも、時間差を空けて学習し
た⽅方が、同じ失敗をしたり、同じハマり⽅方をしないで済む
ので、結果的に全体のアウトプットは良良いものになる
– よくわからないメソッドがあれば、逐⼀一“ ⌘ + クリック” で
ソースを読み、きちんと理理解しながら進めることで、「わ
かったふり」を防ぐ
62. 学習法まとめ
• i O S アプリ開発⾃自体が初めての場合は、できるだけ複数⼈人
で学習を開始した⽅方がいい!
– F B グループなどに⼊入るもの勿論論良良いが、やはり直接気軽に聞
ける存在を作っておくべき
• 個⼈人で学習するときには、使えるリソースを全部活⽤用して
やれば、最初のスタートは切切れる
– S w i f t 本やQ i i t a に上がっているサンプルコード、Yo u t u b e
などを参考にする
– 近々出版されるS w i f t 関連の書籍でもいいかも
• 初⼼心者ながらに情報発信することで、それに対してF B をく
れる⼼心優しい⽅方を頼りにしよう
62