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.
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.
【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.
1. 1
DEEP LEARNING JP
[DL Papers]
http://deeplearning.jp/
Few-Shot Unsupervised Image-to-ImageTranslation
Kento Doi, Iwasaki lab (the Department of Aeronautics and
Astronautics)
5. 画像変換とは
• 画像変換とは?
– 画像をあるドメインから異なるドメインへ変換する
• 教師なし画像変換とは?
– 学習データの画像がペアで与えられない
• e.g. ) Cycle GAN
5
P. Isola et al. “Image-to-ImageTranslation with ConditionalAdversarial Networks”,CVPR, 2017.
J. Zhu et al. “Unpaired Image-to-ImageTranslation using
Cycle-Consistent Adversarial Networks”, ICCV, 2017.
6. UNIT : お気持ち
• 教師なし画像変換の問題を以下のように定義
– 2つのドメインの画像集合の周辺分布 , から,
それらの同時確率分布 を推定
• しかし, このような問題では, 無数の同時確率分布が存在する
2つのデータ集合の潜在表現が共通であるという仮定 (制限) を与える
6M. Liu et al. “Unsupervised Image-to-ImageTranslation Networks”, NIPS, 2017.
7. UNIT : 提案手法
• ネットワーク構造
– VAE + GAN (VAE-GAN)
– ドメインごとにE, G, Dがある
– 一部の層で重みを共有 (右図点線 CoGAN)
– 潜在表現の分布が共通と仮定
• 損失関数
– VAE loss
– GAN loss
– Cycle consistency loss
7
8. UNIT : 実験 (画像変換)
8M. Liu et al. “Unsupervised Image-to-ImageTranslation Networks”, NIPS, 2017.
9. UNIT : 実験 (ドメイン適応)
• 以下のマルチタスク学習
1. ソースドメインとターゲットドメインで画像変換
2. ソースドメインの画像をdiscriminatorから得た特徴で分類
3. 変換前後の画像でdiscriminatorの出力が近くなるように
9
M. Liu et al. “Unsupervised Image-to-ImageTranslation Networks”, NIPS, 2017.
39. 参考文献
1. M. Liu et al. “Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation”, arXiv, 2019.
2. M. Liu et al. “Unsupervised Image-to-Image Translation Networks”, NIPS, 2017.
3. X. Huang et al. “Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation”, ECCV, 2018.
4. P. Isola et al. “Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks”, CVPR, 2017.
5. J. Zhu et al. “Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks”,
ICCV, 2017.
6. A. B. L. Larsen, S. K. Sønderby, H. Larochelle, and O. Winther. “Autoencoding beyond pixels using a
learned similarity metric”, International Conference on Machine Learning, 2016.
7. M.-Y. Liu and O. Tuzel. “Coupled generative adversarial networks”, Advances in Neural Information
Processing Systems, 2016.
8. X. Huang and S. Belongie. Arbitrary style transfer in realtime with adaptive instance normalization. In
IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017.
9. T. Miyato and M. Koyama. “cGANs with projection discriminator”, ICLR, 2018.
10. T. Park et al. “Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization”, arXiv, 2019.
11. A. Noguchi et al. “Image Generation from Small Datasets via Batch Statistics Adaptation”, arXiv, 2019.
39
40. 12. Y. Choi et al. “StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image
Translation”, CVPR, 2018.
40