【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.
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http://openid-foundation-japan.github.io
OpenID, OAuth関連仕様翻訳
OIDFJ 翻訳WG
3. Copyright 2013 OpenID Foundation Japan - All Rights Reserved.
JSON Web Token (JWT)
JSON Web Signature (JWS)
JOSE UseCases
4. Copyright 2013 OpenID Foundation Japan - All Rights Reserved.
JWT in Production
OpenID Connect ID Token
YConnect, Google+ Sign-in
OAuth 2.0 JWT Bearer Token Profile
Salesforce, Windows Azure ActiveDirectory
Other APIs
Google Checkout, Twillio API, Mozilla Persona
GREEとかDeNAでも内部的にいろいろ使ってる
19. Copyright 2013 OpenID Foundation Japan - All Rights Reserved.
多くのインターネット上のアプリケーションは, ネットワークレイヤーやト
ランスポートレイヤーでのセキュリティメカニズムに加えて, オブジェクト
ベースのセキュリティメカニズムを必要とする. かつてはCryptographic
Message Syntax (CMS) がASN.1に基づいたバイナリレベルでのセキュアオ
ブジェクトフォーマットを提供していた. しかしながら時代の変化とともに
ASN.1のようなバイナリオブジェクトエンコーディングは時代遅れとなり,
JSONなどのテキストベースエンコーディングが主流となった. 本ドキュメン
トでは, 現在実用化されている様々なアプリケーションレイヤーセキュリテ
ィメカニズムをもとに, JSONベースのセキュアオブジェクトフォーマットの
各種ユースケースと要件をまとめる.
http://openid-foundation-japan.github.io/draft-ietf-jose-use-cases-03.ja.html
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JOSE UseCases
JOSE の実際のユースケースのリストアップ
OpenID Connect, OAuth, XMPP など
JOSE が何に使えるのかをざっくり知れる
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JOSE UseCases
JOSE 仕様に求められる要件をまとめたドキュメント
ユースケースごとに異なる要件を比較検討
JOSE ML で議論されてる内容のバックグラウンドを
理解するにも有用
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JSON Web Signature (JWS)
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JSON Web Signature (JWS)は, JavaScript Object Notation (JSON)をベース
としたデータ構造を用いて, デジタル署名やMessage Authentication Codes
(MACs)により保護されたコンテンツを表現するための手段である. 本仕様
で使用する暗号アルゴリズムと識別子はJSON Web Algorithms (JWA) で述
べられている. 関連する暗号化の機能は, JSON Web Encryption (JWE) で述
べられている.
http://openid-foundation-japan.github.io/draft-ietf-jose-json-web-signature-14.ja.html
31. Copyright 2013 OpenID Foundation Japan - All Rights Reserved.
JSON Web Signature
“署名付きの JWT = JWS”
でだいたいあってる
32. Copyright 2013 OpenID Foundation Japan - All Rights Reserved.
JSON Web Signature
が、Payload を JSON に限定しないで
なるべく General にしようとしている
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JSON Web Signature
alg=RSA-SHA256 / HMAC-SHA256
x
JWS Compact Serialization
の組み合わせだけ使えればとりあえずOK
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JOSE / JWT Family
JSON Web Encryption
OAuth 2.0 JWT Bearer Token
JSON Web Algorithm
JSON Web Key
近日翻訳予定
38. Copyright 2013 OpenID Foundation Japan - All Rights Reserved.
http://openid-foundation-japan.github.io
