【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.
7. レポート
• 属性による検索
• データ範囲
• ログ・フィールド(例、ユーザーID、メッセージ・タイプ)
• リスト表示(ログデータの行)
• グラフ表示(量 vs 時間)
• CSVフォーマットへのデータ出力対応
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8. レポート( ):
レポート(例):CDR検索
検索
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15. 次のステップ
• オープンソースとしてリリースしています。https://github.com/geminitech/logprocessing
• Readme、サンプルデータ、パッケージ。
• 以下のステップを試してください。
• Flume、Cassandra、弊社のコードをダウンロード、インストールしてください。
• サンプルデータで試しください。
• 商用システム向けにご使用になる場合、
• 実際のシステムからサンプルログを取得し、必要に応じてFlume Plug-inをカスタマイズしてくだ
さい。
• 必要なレポートについて決め、必要に応じてCassandraのテーブル・フォーマット、UIをカスタマイ
ズしてください。
• サンプルログで機能性や性能を試験してください。
• 展開:まずラボ環境で、次に商用システムへの展開をご予定ください。
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16. Backup
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17. データベース・ストレージの選択肢
データベース・ストレージの選択肢
ストレージ・システムにはCassandraを使用。
一部の選択肢との比較:
• SQL:高速で大量のデータ挿入が難しい。水平拡張が容易でない。
:
• Hadoop:データベースのようなシステム内にない為、柔軟なクエリーやデータ編集が難しい
:
。
• またはHibari:Cassandraの持つ機能の大半を提供。
または
Hbaseまたは :
Cassandraが選ばれた理由:
• 小さいデータの書込み性能に優れる。
• 複数のデータセンターに対応。
• 調整可能なコンシステンシー(一貫性)。
• 現在は使用していないが、複数のデータセンターが存在する場合や、異なるデータ・クラス(例
、課金レコード vs 統計レコード)が存在する場合に有益。
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18. FAQ (1/2)
Q. 古いデータはどのように削除するのか?
削除するのか
いデータはどのように削除するのか
A. Cassandraには各列にTime to Live (TTL)(秒単位)があり、TTLの有効期間が0になると、圧縮
時に自動的に削除される。
Q. データ・ストアが一杯になった場合、その検出やアラーム処理はどのように行うのか? デ
データ・ストアが一杯になった場合、その検出やアラーム処理はどのように行うのか?
一杯になった場合 検出やアラーム処理はどのように
ータ・ストアが一杯になり、拡張可能となる時期をどのように予測するのか
一杯になり となる時期をどのように予測するのか?
ータ・ストアが一杯になり、拡張可能となる時期をどのように予測するのか?
A. SNMP (netsnmp)を用いてサーバーのディスク使用量を監視し、閾値を超える場合、SNMPト
ラップが生成される。
Q. Hadoopベースのログ処理システムとはどのように違うのか?
ベースのログ処理システムとはどのように違うのか?
ベースのログ処理システムとはどのように
A. データベース(Cassandra)を加えることで、リアルタイム対応、複雑なクエリーの発行、その他
データベースのようなオペレーションが可能になる。
Q. Map/Reduceは使用するのか
は使用するのか?
するのか
A. Map/Reduceのスクリプトを用いて、ログデータの後処理、他のログ・フォーマットの生成や分
析が可能になる。(*弊社による試験検証は未実施。)
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19. FAQ (2/2)
Q. このシステムのリアルタイム性はどの程度か(具体的に、最善の状況における遅延の程
このシステムのリアルタイム性はどの程度か 具体的に 最善の状況における遅延の
程度 における遅延
度は)? リアルタイム性を高めるにはどうすれば良いか?
リアルタイム性 めるにはどうすれば良いか?
A. ログファイル読取りの設定可能な遅延をAとし、エージェント・ノードからコレクター・ノード
へのデータ送信の時間をBとし、Cassandraへのデータ挿入をCとすると、遅延の合計は「A
+ B + C」となる。例えば、A=100ms、B=50ms、C=10msという場合、合計で160msである。
Q. コードの行数はどれくらいか?言語は何か?
コードの行数はどれくらいか?言語は
行数はどれくらいか
A. FlumeからCassandraのプラグイン(~40行、Java)、UI( ~2000行、Java、JSP )、後処理プロセ
スのログフォーマット( ~250行、Java)。
Q. 改善点は?
改善点は
A. 1. どんなログフォーマットにも対応できるよう、 UIを一般化。
2. 高い負荷と大規模システムの試験。
3. 後処理ログデータにPigスクリプトを追加。
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20. Cassandra向けのPig
向けの
• Pig (http://pig.apache.org/)は高水準言語の関係型言語で、クエリーの書込みに用いる。クエ
リーはその後、Map/Reduceのジョブ向けに翻訳される。
• Map/ReduceのジョブはCassandraが対応する。
• Pigスクリプト の例:2011年1月1日以降、ログレコードの数の多い上位100件のMSISDNを検
索。
msisdn = LOAD 'cassandra://CDRLogs/MSISDNTimeline' USING CassandraStorage();
cdrs = FOREACH msisdn GENERATE flatten($1);
cdrtime = FOREACH cdrs GENERATE $0;
givenhourcdr = FILTER cdrtime BY $0 > 20110101000000
msisdnByHour = GROUP givenhourcdr BY $0;
msisdnByHourCount = FOREACH msisdnByHour GENERATE COUNT($1), group;
orderedMsisdn = ORDER msisdnByHourCount BY $0;
topUserAfterNewYear = LIMIT orderedMsisdn 100;
dump topUserAfterNewYear;
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