【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。
【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。
A Study on Decision Support System for Snow Removal Dispatch using Road Surfa...harmonylab
This study focuses on addressing the challenges associated with decision-making in winter road snow removal operations, aiming to alleviate the burden on snow removal personnel. Specifically, we propose an approach to develop a system that collects and visualizes information on road snow conditions and weather data to support decision-making by personnel. Additionally, by sharing the collected information, we aim to facilitate the sharing of premonitions about changes in decision-making among snow removal personnel, reducing the need for physical inspections.We have validated the effectiveness of the system and confirmed its efficacy.
DLゼミ: MobileOne: An Improved One millisecond Mobile Backboneharmonylab
公開URL：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Vasu_MobileOne_An_Improved_One_Millisecond_Mobile_Backbone_CVPR_2023_paper.html
出典：Vasu, Pavan Kumar Anasosalu, et al.: MobileOne: An Improved One Millisecond Mobile Backbone, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2023)
概要：モバイル端末向けのニューラルネットワークは多くの場合、FLOPsやパラメータ数で最適化されています。しかし、これらの最適化は実際のモバイルデバイスで実行した場合のネットワークの応答時間に相関しない場合があります。我々は昨今のニューラルネットワークの最適化のボトルネックを特定・分析し、その結果をもとにした新たな効率的なバックボーンMobileOneを設計しました。結果はMobileFormerと同等の性能を得ながら、38倍高速であり、最先端の効率性を達成しました。
DLゼミ: Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Modelsharmonylab
公開URL：https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdf
出典：Touvron Hugo, et al.: Llama 2: Open foundation and fine-tuned chat models, arXiv preprint arXiv:2307.09288 (2023)
概要：70億から700億のパラメータを持つ大規模言語モデル（LLM）の事前学習であるLlama 2を開発し、リリースしました。Llama 2-Chatと呼ばれるファインチューニングされたLLMは、対話のユースケースに最適化されています。提案モデルは、検証したほとんどのベンチマークにおいて、オープンソースのチャットモデルを凌駕しており、有用性と安全性に関する人間による評価に基づいて、クローズドソースのモデルの適切な代替となる可能性があります。コミュニティが我々の研究を基に、LLMの責任ある開発に貢献できるようにすることも目的にあります。
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Modelsharmonylab
公開URL：https://arxiv.org/abs/2210.03629
出典：Shunyu Yao, Jeffrey Zhao, Dian Yu, Nan Du, Izhak Shafran, Karthik Narasimhan, Yuan Cao : ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models, arXiv: 2210.03629 (2022)
概要：本論文では大規模言語モデルにおいて推論(Reasoning)と行動(Acting)を組合わせるprompt手法であるReActを提案した。知識集約型の推論タスク（QAタスク・事実検証タスク）と意思決定タスク（テキストゲーム、ウェブナビゲーション）でReActの性能を評価した。推論タスクにおいてReActはWikipedia APIとの対話によりChain of ThoughtのHallucinationを軽減し、意思決定タスクにおいては模倣学習や強化学習による手法を上回る性能を示した。
10. 協調制御の検証
比較対照のパターン
パターン
入出力
① ② ③ ④
1
2
3
4
5
○ ○ ○ ○
× ○ ○ ○
○ × ○ ○
○ ○ × ○
○ ○ ○ ×
○接続、×切断
AFSやDYCに関するNNへの入力の必要性を検証
補正舵角、補正ヨーモーメントへ修正を加えること
の必要性を検証
NNの入力を変えて実験
NNの出力を変えて実験
入出力のグループ分けをしたNNの構成図
)(* t
)(* tM
)(t
)(tM
A
F
S
D
Y
C
３
N 層
N
①
②
修正後の補正舵角
修正後の補正ヨーモーメント
④
③
共通の入力
