2020/10/10に開催された第4回全日本コンピュータビジョン勉強会「人に関する認識・理解論文読み会」発表資料です。
以下の2本を読みました
Harmonious Attention Network for Person Re-identification. (CVPR2018)
Weekly Supervised Person Re-Identification (CVPR2019)
Unified Vision-Language Pre-Training for Image Captioning and VQAharmonylab
出典:Luowei Zhou, Hamid Palangi, Lei Zhang, Houdong Hu, Jason J. Corso, Jianfeng Gao : Unified Vision-Language Pre-Training for Image Captioning and VQA, The Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence, pp13041-13049 (2020)
公開URL:https://aaai.org/ojs/index.php/AAAI/article/view/7005/6859
概要:本論文ではUnified VLPというVision-Languageタスクを解くための統一的なモデルを提案しています。統一的というのは、EncoderとDecoderを一つのTransfomer内で完結させている点、画像キャプションとVQAという性質の異なるタスクを同じモデルで解くことができるという点からきている用語です。さらに本論文では、従来はBERTなどの言語モデルで行われていた事前学習をVision-Languageモデルにも適用し、画像とそのキャプションのペアを事前学習のデータセットとして用いることで、モデルの性能が向上することを示しています。
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.
【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。
2. 書誌情報
Visual Classification via Description from Large Language Models
大規模言語モデルで画像の識別特徴を生成させ画像分類に活用する手法
ICLR 2023 (notable top 5%)
https://openreview.net/forum?id=jlAjNL8z5cs
タイトル:
著者:
大規模言語モデル(LLM)に埋め込まれた知識を画像分類に活用する手法。
分類根拠が自然言語で分かる。
概要:
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選定理由: 個人的にLLMの活用が多様な下流タスクをより良くするという仮説を持っており、
正にそのような事を面白いアイディアかつシンプルに実現している論文で、応用範囲が広そう。
公式実装: https://github.com/sachit-menon/classify_by_description_release
※出典記載の無い図表は本論文からの引用
Sachit Menon, Carl Vondrick
Department of Computer Science
Columbia University
11. 検証用データセット
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▊ データセット一覧(8種) 多様なタスクで成果が出るかを確認している ▊
▍ ImageNet dataset (Russakovsky et al., 2015) for everyday object recognition
▍ ImageNetV2 (Kornblith et al., 2019) for distribution shift from ImageNet
▍ CUB for fine-grained classification of birds (Wah et al., 2011)
▍ EuroSAT (Helber et al., 2019) for satellite image recognition
▍ Places365 for scenes
▍ Food101 (Bossard et al., 2014) for food
▍ Oxford Pets (Parkhi et al., 2012) for common animals
▍ Describable Textures Cimpoi et al. (2014) for in-the-wild patterns