【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.
12. 12鏡 慎吾 (東北大学): 情報科学基礎I 2018 (1)
例2: 簡易版MIPSの制御回路(付録E章)
ALU
PC
命令
デコーダ
制御回路
汎用
レジスタ
w_en
rs
rt
rw
s
t
w
+4
命令メモリ
addr
inst
en
GPRenPCen
IF ID EX
op
nPC
offset
分岐先計算
分岐
判定
0
1
is_branch
18. 18鏡 慎吾 (東北大学): 情報科学基礎I 2018 (1)
例題(おまけ) 解答例
状態 こちら岸 向こう岸
A 人狼羊草 – φ
(B 狼羊草 - 人)
C 人羊草 - 狼
D 人狼草 - 羊
E 人狼羊 - 草
(F 羊草 - 人狼)
G 狼草 - 人羊
(H 狼羊 - 人草)
(I 人草 - 狼羊)
J 人羊 - 狼草
(K 人狼 - 羊草)
(L 人 - 狼羊草)
M 狼 - 人羊草
N 羊 - 人狼草
O 草 - 人狼羊
P φ - 人狼羊草
A
G
J
N
P
D
M O
E C
最短経路は二つ
19. 19鏡 慎吾 (東北大学): 情報科学基礎I 2018 (1)
参考
• 今回学んだ Mealy 型の有限状態機械のほかに,出力が状
態にだけ依存する(入力に直接依存しない) Moore 型の有
限状態機械がある.
• Moore 型も Mealy 型も表現能力は同じである.ただし,
Moore 型は入力が出力に反映されるのに1時刻以上か
かる.
• 入力が出力に直接影響するのが好ましくない場合は
Moore 型で設計する必要がある.
• 今回は,状態遷移図から安直に回路を生成した,実際は
• より状態数の少ない有限状態機械で表せるかも知れない
• 符号の割り当て方によって,回路がもっと簡単になるかも
知れない
などといったことも考える必要がある.