(Ja) A unified feature disentangler for multi domain image translation and ma...Yamato OKAMOTO
「NeurIPS 2018 読み会 in 京都」の発表資料
https://connpass.com/event/110992/
a unified feature disentangler for multi domain image translation and manipulation (NeurIPS'18)
ICRA 2018 (IEEE International Conference on Robotics and Automation; https://icra2018.org/ )の参加速報を書きました。
この資料には下記の項目が含まれています。
・ICRA 2018の概要
・ICRA 2018での動向や気付き
・ICRAの重要技術/重要論⽂?
・AIST関連の論文
・今後の方針
・論文まとめ(100本あります)
ROSCon 2019と併催されたIROS 2019参加報告です。ROSCon 2019参加報告会で報告する予定の内容となります。内容はIROSにおけるROSの位置づけとなります。よろしくおねがいします。
This presentation reports a part of IROS 2019 in terms of ROS. If you want to read this presentation in English, please refer to that as a comment.
初のVirtual開催となったICLR2020の参加速報です。
リアルじゃないと困る部分や、Virtualでも十分イケる部分や、むしろVirtualなので便利になった部分など、色々と見えてきました。
The International Conference on Learning Representations (ICLR)
IntelliLight: A Reinforcement Learning Approach for Intelligent Traffic Light...Yamato OKAMOTO
IntelliLight: A Reinforcement Learning Approach for Intelligent Traffic Light Control (KDD’18)
This paper address the traffic light control problem using a well-designed reinforcement learning approach.
proposed method distinguish the decision process for different traffic light phases.
They conducted experiments using both synthetic and real world.
proposed method showed superior performance over state-of-the-art methods.
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。
4. Paper about Disentangle is Increasing
タイトルに『Disentangle』を含む論文数
CVPR’2018 1件
CVPR’2018 5件
CVPR’2019 8件
NIPS’2016 0件
NIPS’2017 4件
NIPS’2018 8件
ICLR’2016 1件
ICLR’2017 1件
ICLR’2018 2件
5. What is Feature Disentangle ??
『entangle』と『disentangle』
引用元: https://ejje.weblio.jp/
『Feature Disentangle』とは
機械学習における特徴量のもつれをほどく研究
6. 機械学習で画像識別器を構築
Why need Disentangle ??
機械学習は与えられたデータに対してタスクを解けるよう特徴量設計する
人間にとって意味の分かる形(Semantic)に設計されるとは限らない
学習データは識別できても
現場では識別できないことが多い
外形や部品有無に注目すれば『Telephone』と類似する
しかし、色味や背景や部品配置に注目すると完全一致はしていない
⇒ 注目してほしくない部分まで特徴量に含めて学習することがある
AI PC
AI Cup AI
Telephone
AI
???
引用元: Amazon-Dataset、DSLR-Dataset
22. Proposed Method
E2
特徴量
z2
D
E1
特徴量
z1
E2 0
D
E1
特徴量
z1
(1)Domain Confusion Loss
(1)Domain Confusion Loss
(2)Reconstruction Loss
(3)Reconstruction Loss
そこで、(1)Domain Confusion Lossを導入。
Discriminatorを設けてz1からドメイン推測できないよう学習。
Which Domain ??
(推測不可にする)
Which Domain ??
(推測不可にする)
ドメインB
ドメインA