【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.
27. PC/AT Mac
Windows Linux MacOS
クライアント毎に専用のプログラム (ネイティブアプリ) を用意する必要があり、開発効率が良くない
クライアント・プラットフォームの変遷
PC/AT Mac
Windows Linux MacOS
RIA/Ajax
ひとつのプログラムコードで全てのプラットフォームに対応、コストを最少化して売上を最大化できる
40. HTMLの歴史と現状
HTML 1.0 (1993年)
HTML 2.0 (1995年)
HTML 3.2 (1997年)
HTML 4.0 (1997年)
HTML 4.01 (1999年)
HTML 5 (2014年)
HTML は元々インターネット上の情報をレイアウトして見やすい
ようにするために考案されたもので、静的なコンテンツを前提に
している。
HTML は1999年の4.01以降アップデートされておらず、マルチ
メディアやWebアプリケーションへの対応が難しい状態が続いて
きた。
このためプラグインを使ってブラウザの機能を拡張する方法がと
られ、Flashなどが普及した。
MicrosoftはIE5/6でHTMLに独自の拡張を行い、ブラウザの機能
を拡張したが、インターネットコミュニティからは反発を受けた。
15年ぶりの新バージョン
民間ベンダーが共同でHTMLの拡張を行い、 W3CにHTML5とし
て採用するよう働きかけた。
62. システム利用形態の歴史的変遷
OS
OS
AP AP AP
AP AP AP
3 2 1
1950年代~/バッチ 1960年代~/タイムシェアリング
メインフレーム メインフレーム
ミニコン
OS
AP AP AP
OS OS
VM VM VM
1970年代~/仮想化(仮想マシン)
メインフレーム
ミニコン
OS
AP AP AP
OS OS
1980年代~/分散化
ミニコン
PCサーバー
OS
AP AP AP
OS OS
VM VM VM
2000年代~/仮想化(仮想マシン)
PCサーバー
クラウド
(IaaS)
OS
AP
設定
AP
設定
AP
設定
コンテナ コンテナ コンテナ
2015~/コンテナ
PCサーバー
クラウド
(PaaS)
メインフレームの時代
オープン・システムの時代
クラウドの時代
101. サーバー仮想化が変えたサーバー利用の常識(1)
101
OS
仮想サーバー A
ミドルウェア
アプリ
OS
仮想サーバー B
ミドルウェア
アプリ
OS
仮想サーバー C
ミドルウェア
アプリ
CPU
メモリ
CPU
メモリ
CPU
メモリ
ハードウェア
CPU
メモリ
ホスト名 A
CPU XXX
メモリ XXX
IP XXX
ホスト名 B
CPU XXX
メモリ XXX
IP XXX
ホスト名 C
CPU XXX
メモリ XXX
IP XXX
設定ファイル
ハイパーバイザー
システム管理者は、「設定ファイル」
を作成・複製・変更することで、仮想
サーバーの調達や構成変更できる。
ハイパーバイザーは、「設定ファイ
ル」に記述された内容に従って、必要
なシステム資源の割り当てを行う
ハイパーバイザーから割り当てられ
たシステム資源に相当する能力・機
能を持った仮想マシンが稼働する
103. サーバーの仮想化 / BCP対策・仮想マシン・レプリケーション
VM A VM B
物理
マシン
仮想化ソフトウェア
データ
AP AP
仮想マシン・イメージ
のレプリケーション
データの
レプリケーション
ネットワーク
VM A VM B
物理
マシン
仮想化ソフトウェア
データ
AP AP
クラウド基盤へのレプリケーション
VM A VM B
物理
マシン
仮想化ソフトウェア
データ
AP AP
個別基盤へのレプリケーション
141. Microsoft 365Security Center での対応
141
標的型メール受信
未知のマルウェア、フィッシング
PC への
侵入行為
ID の窃取
侵入範囲の拡大
偵察
情報への
不正アクセス
被害発覚
PC への侵入検知・隔離
Microsoft Defender ATP
標的型メールの検出と排除
Office 365 ATP
自動的な分類・保護・追跡
Azure Information Protection
メールからの保護
デバイスの保護 ID の保護 (オンプレミス)
ID の保護 (クラウド) 機密情報の保護(監視)
機密情報の保護
なりすまし検知・防止 (クラウド)
Azure Active Directory Premium
なりすまし検知・防止 (オンプレミス)
Azure ATP
未許可アプリ、不正な操作の監視
Cloud App Security
セキュリティ統合監視:Microsoft 365 Security Center
142. Microsoftのセキュリティ・プラットフォーム
Azure AD
Azure Sentinel
Azure Sentinel : SIEM(Security Information and Event Management)。Office 365 ATP、Windows Defender ATP、Azure AD、Azure ATP、Microsoft
Cloud App Security、Azure Security Centerなどの脅威検知エンジンで収集したログ、サードパーティのセキュリティソリューションのログ、Deviceログ、Emailロ
グなどを1つに集め、ビルトインされた機械学習モデルやAIを使って脅威の検知を行う
Azure ADなどの様々なログから、機械学習モデル
やAIを使って脅威の検知を行う
ID およびアクセス管理サービス。様々なリソースへのサイ
ンインとアクセスを管理し、シングルサインオン環境を提供
Azure AD : ID およびアクセス管理サービスであり、リソースへのサインインとアクセスを支援。Microsoft Office 365、Azure portal、その他何千という SaaS アプ
リケーションなど、外部リソース。企業ネットワークとイントラネット上のアプリや、自分の組織で開発したクラウド アプリなどの内部リソース。
AD(オンサイト)
Microsoft
Defender ATP
(オンサイト)
Microsoft
Defender ATP
(モバイル) インターネット
クラウド・サービス
Microsoft Defender ATP(Advanced Threat Protection) : 企業のネットワークによる高度な脅威の防止、検出、調査、および応答を支援するために設計された
プラットフォーム。
フェデレーション(認証連携)
同期