【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. 7( ): 2017 (10)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学
マルチプレクサ（セレクタ）
0
1
0
1
2
3
M
U
X
2
a0
a1
8
8
8
複数の入力信号のうち 1 本を出力側に通す選択回路
多ビットをまとめて選択するものも同様の記号で表す
• 短い斜線と数字は，複数ビットをまとめたこ
とを表示している
（自明な場合，興味のない場合は適宜省略）
• 記号の形状は，台形だったり楕円だったりと
いろいろな流儀がある
a0
a1
選択信号 s
s = i なら ai を選ぶ
a0
a1
s
a2
a3
s
8. 8( ): 2017 (10)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学
マルチプレクサの真理値表と構成
M
U
X
2
a0
a1
選択信号 s
a0 a1 s mux2
0 0 0 0
0 0 1 0
0 1 0 0
0 1 1 1
1 0 0 1
1 0 1 0
1 1 0 1
1 1 1 1
2入力
M
U
X
2
a0
a1
M
U
X
2
a2
a3
M
U
X
2
s0 s1
4入力
M
U
X
4
12. 12( ): 2017 (10)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学
ALU (Arithmetic and Logic Unit) の構成例
32-bit and
32-bit or
32-bit nor
32-bit add
32-bit sub
a b
mux
y
…
32 32
32
32
32
32
32
32
y
32
32
32
演算選択信号 op
op
a
b
32-bit shift 32
13. 13( ): 2017 (10)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学
半加算器 (half adder)
HA
a
b
s (sum)
c (carry)
a b s c
0 0 0 0
0 1 1 0
1 0 1 0
1 1 0 1
1
1
+) 1
0
a
b
c
s
a
b
c
s
14. 14( ): 2017 (10)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学
全加算器 (full adder)
FA
a
b
s
coutcin
11
0
+) 1
0
a
b
cout
s
cin
前の位からの繰り上がりを考慮する．半加算器が2つ必要
HA
a
b
s
c
a
b
cin
HA
a
b
s
c
s
cout
15. 15( ): 2017 (10)鏡 慎吾 東北大学 計算機工学
n-ビット加算器
FA
s
cout
FA
s
cout
FA
s
cout
FA
s
cout
0
a0
b0
a1
b1
a2
b2
an-1
bn-1
c0
c1
c2
cn-1
cn-2
s0
s1
s2
リプルキャリー型加算器と呼ばれる
• nに比例して遅延が蓄積するため，
決して速い回路ではない
• より高速な（しかし回路規模の大き
い）加算回路も広く用いられている
（e.g. キャリー先読み型加算器）
sn-1
…
