エヌビディアが加速するディープラーニング~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~NVIDIA Japan
NVIDIA Deep Learning Institute
2016年4月27日のNVIDIA Deep Learning Day 2016 Springの資料です。
エヌビディア合同会社 プラットフォームビジネス本部
ディープラーニングソリューションアーキテクト 兼
CUDA エンジニア 村上 真奈
[概要]
ディープラーニングは近年、画像認識の分野で、その高い認識精度から大変注目を集めている技術です。音声認識や自動運転など画像認識の分野以外への応用が進んでおり大変期待されています。本セッションは、日々新しい構造のモデルが提案され進化しているディープラーニングの概要とGPUが必要とされている理由について簡単に説明します。
その後に、実際にディープラーニングの開発のイメージを持って戴けるように、いくつかの代表的なディープラーニングのフレームワークを使い、デモしながら各フレームワークの特徴を解説します。ディープラーニングの最新の状況が知りたい、実際の開発の際にどのフレームワークを使うべきか知りたい、開発を始める前に開発のイメージを持ちたいという方に最適です。
エヌビディアが加速するディープラーニング~進化するニューラルネットワークとその開発方法について~NVIDIA Japan
NVIDIA Deep Learning Institute
2016年4月27日のNVIDIA Deep Learning Day 2016 Springの資料です。
エヌビディア合同会社 プラットフォームビジネス本部
ディープラーニングソリューションアーキテクト 兼
CUDA エンジニア 村上 真奈
[概要]
ディープラーニングは近年、画像認識の分野で、その高い認識精度から大変注目を集めている技術です。音声認識や自動運転など画像認識の分野以外への応用が進んでおり大変期待されています。本セッションは、日々新しい構造のモデルが提案され進化しているディープラーニングの概要とGPUが必要とされている理由について簡単に説明します。
その後に、実際にディープラーニングの開発のイメージを持って戴けるように、いくつかの代表的なディープラーニングのフレームワークを使い、デモしながら各フレームワークの特徴を解説します。ディープラーニングの最新の状況が知りたい、実際の開発の際にどのフレームワークを使うべきか知りたい、開発を始める前に開発のイメージを持ちたいという方に最適です。
GPU の分析への応用などの基礎技術の進化とクラウドの爆発的な普及に伴い、だれもが使いたいときに使いたい時だけ高性能なマシンリソースを使える時代が到来し、家電、スマホ、ビジネスアプリケーションなどありとあらゆるものに AI が搭載されているとうたわれ、一部のデータサイエンティストが担っていた高度な分析や深層学習のフレームワークもエンドユーザーで使いこなす人も少なくありません。
一方で、AI や深層学習という言葉が独り歩きし、まず AI 導入ありきでプロジェクトが始まり、目的が失われ頓挫するようなケースや、予測した結果についての妥当性について説明がつかず、結果がうまく利用できないようなケースも見られるようになってきました。
今回のセミナーでは、AI や高度な分析についての最新トレンドと、その使いどころについて、実際の事例や経験などを踏まえお伝えします。
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.
【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。
20. Azure Express Route
Azure Storage, Data Lake Gen2
Azure Data Box
Azure Compute
Azure Batch AI
Cycle Cloud
Databricks & HDInsight
Azure Machine Learning
Cognitive Services
Azure IoT Edge
Azure Kubernetes Service
Azure Key Vault, AAD
Test Vehicle Ingest/ Store
Test-Drive
Integrate Build
Train
Simulate
ReplayTag
Sensor/ Algorithm
Testing (Open Loop)
Process,
Sample, Reduce
Render/Convert
Control Logic
Validation
Performance
Simulation
Generate
Code
Software
in the loop
Hardware
in the loop
DATA INGEST & CURATE TEST | TRAIN | SIMULATE BUILD | VALIDATE
F(x)
21. Data Ingest
Express
Route
Data Box
Azure Edge
• Private, secure, predictable
• network
• 100+ carrier partners
• 10+ Gbps
• IoT Edge
• AI Toolkit
Multiple options to filter and ingest PBs
data every day regardless of fleet type or
location
Data Storage Data Curation
Disk Import
Data Box Disk
Data Box – 100 TB
Data
Extraction
Data
Preparation
Annotation
Microsoft Services
Scalable
• Foundational service for
Microsoft*
• 40 million transactions per second
• Multi-PB accounts
Performant
• 100 Gbps ingress
• 200 Gbps egress
• Account-scale object throughput
Secure &
Compliant
• Client & Service Encryption
• AAD Integration + ACLs
• Broad & deep compliance
portfolio
Durable
• Multiple redundancy options
• Strong consistency, data integrity
• Policy: Versioning & WORM locks
Cost
Effective
• Interested storage tiers
• Lifecycle management
• Rich Metrics
Massively scalable object storage for
unstructured data
Transform and process, PII data redaction,
annotation & training data preparation on
both 1st and 3rd party tools
22. Fully integrated, globally distributed
workflow management and toolset for
high quality manual labeling workloads
Humans-in-the-loop quality control
Random quality sampling
Ability to manage quality at scale
Feedback loop for continuous improvement.
Efficient Tools for 2D and 3D Labeling
Metadata tags
3D LIDARPer-pixel segmentation Polygon and Bounding boxes
36. Multiplexed I/O
SPII2CUARTI2STDMPWMGPIO ADC
ARM
Cortex-M
for real time
processing
Azure Sphere Architecture
Network
Connection
WiFi in first chips
FLASH
≥ 4MB
SRAM
≥ 4MB
ARM
Cortex-A
optimized for
low power
Firewall
Microsoft
Pluton
Security
Subsystem
Firewall
Firewall
Firewall
Firewall
Firewall
App Containers for
POSIX (on Cortex-A)
App Containers for
I/O (on Cortex-Ms)
OS
Layer 4
On-chip Cloud Services
OS
Layer 3
HLOS Kernel
OS
Layer 2
Security Monitor
OS
Layer 1
Azure Sphere MCUsHardware
Azure Sphere OS ArchitectureAzure Sphere MCU Architecture