【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.
8. • ISO 27018、HIPAA、FedRAMP、SOC 1、SOC 2 などの、
幅広い国際的および業界固有のコンプライアンス基準に適合
• 日本初のクラウドセキュリティゴールドマークを取得 (外部
監査人による ISO 27017 認定)
• ネットワーク レイヤに人工知能を用いた DDoS / DOS /
IDS 防御機能を標準で備え、不正なトラフィックを自動的
に検知・遮断
• 米国本社の他、日本を含む世界5都市にてサイバークライム
センターを運営
9. • 基本:スケーラビリティと信頼性
• Azure IoT Hub :数百万イベント/秒に対応したクラウドGW
• Azure Data Lake :エクサバイト級のストレージ
• Azure HDInsight & Spark :Hadoopによるデータ処理
• Azure SQL Data Warehouse :ペタバイト級のDWH
• Azure Data Factory :ワークフロー/情報生成ツール
• 付加価値:自動検知、自動判断、予測、可視化
• Azure Stream Analytics :リアルタイム集計、特異点検知
• Azure Machine Learning :機械学習プラットフォーム
• Cognitive Services :人工知能API群
• Power BI :データの可視化ツール
10. Platform Services
Infrastructure Services
Web Apps
Mobile
Apps
API
Management
API Apps
Logic Apps
Notification
Hubs
Content
Delivery
Network (CDN)
Media
Services
BizTalk
Services
Hybrid
Connections
Service Bus
Storage
Queues
Hybrid
Operations
Backup
StorSimple
Azure Site
Recovery
Import/Export
SQL
Database
DocumentDB
Redis
Cache
Azure
Search
Storage
Tables
Data
Warehouse Azure AD
Health Monitoring
AD Privileged
Identity
Management
Operational
Analytics
Cloud
Services
Batch
RemoteApp
Service
Fabric
Visual Studio
App
Insights
Azure
SDK
VS Online
Domain Services
HDInsight Machine
Learning
Stream
Analytics
Data
Factory
Event
Hubs
Mobile
Engagement
Data
Lake
IoT Hub
Data
Catalog
Security &
Managemen
t
Azure Active
Directory
Multi-Factor
Authentication
Automation
Portal
Key Vault
Store/
Marketplace
VM Image Gallery
& VM Depot
Azure AD
B2C
Scheduler
The Azure Platform
33. // X.509証明書を使用して、HTTPプロトコルで接続するDeviceClientインスタンスを作成
var x509Certificate = new X509Certificate2(<X.509証明書へのパス>);
var authMethod
= new DeviceAuthenticationWithX509Certificate(<デバイスID>, x509Certificate);
var deviceClient
= DeviceClient.Create(<IoT Hubホスト名>, authMethod, TransportType.Http1);