きっかけは try! Swift 2016 の HIPSTER SWIFT でした。そこで Hector さんの lazy var について興味深い（当時はどんなに頑張っても意味を汲み取れなかった）話を受け、もう一度 lazy var の特徴を眺めそこから『Hector さんの発していた意味』と『lazy var をどんな風に使ったらいいのかな』みたいなことを考察してみた資料です。
きっかけは try! Swift 2016 の HIPSTER SWIFT でした。そこで Hector さんの lazy var について興味深い（当時はどんなに頑張っても意味を汲み取れなかった）話を受け、もう一度 lazy var の特徴を眺めそこから『Hector さんの発していた意味』と『lazy var をどんな風に使ったらいいのかな』みたいなことを考察してみた資料です。
前回の勉強会中で話題に登った『アプリケーション規模で var を極力減らしてみよう』をみんなで試みる前の前提知識として用意した、変数を let で扱うことの意味やそれにまつわるお話を紹介するために作成したスライドです。
ややこしい部分はその場で説明したらいいかなと思って作ったので、スライド的に流れや説明が欠けているところもありますけど、幾らかの参考になるかもしれません。
前回の勉強会中で話題に登った『アプリケーション規模で var を極力減らしてみよう』をみんなで試みる前の前提知識として用意した、変数を let で扱うことの意味やそれにまつわるお話を紹介するために作成したスライドです。
ややこしい部分はその場で説明したらいいかなと思って作ったので、スライド的に流れや説明が欠けているところもありますけど、幾らかの参考になるかもしれません。
【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.
29. Optional<T>をValueTypeで拡張
public protocol ValueType {
static func fromJSON(json: AnyObject?) -> Self?
func toJSON() -> AnyObject?
}
extension Optional: ValueType {
public static func fromJSON(json: AnyObject?) -> Wrapped?? {
guard let valueType = Wrapped.self as? ValueType.Type,
let value = valueType.fromJSON(json),
let wrapped = value as? Wrapped else {
return .Some(.None)
}
return .Some(.Some(wrapped))
}
public func toJSON() -> AnyObject? {
switch self {
case .Some(let wrapped):
guard let value = wrapped as? ValueType else {
return nil
}
return value.toJSON()
case .None:
return nil
}
}
}
30. どういうこと？
static func fromJSON
let optionalInt = Int?.fromJSON(json: 1)
print(optionalInt) // -> Optional<Optional(1)>
if let unwrappedOptinalInt = optionalInt {
print(unwrappedOptionalInt) // -> Optional(1)
}
・上記のコードはOptional<Int>へのスタティックメソッド呼び出し
・fromJSONはSelf?を返すので、optionalIntの型はOptional<Optional<Int>>になる
func toJSON（instance func）
let json = optionalInt.toJSON()
・Optional<Int>に追加されたtoJSONを呼び出している
31. Propertyクラスで行われていること
public class Property<Value: ValueType>: PropertyType {
public var value: Value
public func fromJSON(json: AnyObject) {
// ...NSNullの処理
if let value = Value.fromJSON(json) { // <- ここ
self.value = value
}
}
public func toJSON() -> AnyObject? {
if let json = value.toJSON() {
return json
}
// ...NSNullの処理
return nil
}
}
