【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.
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
Log Analysis System And its designs in LINE Corp. 2014 early
1. Log Analysis Systems
And its designs
In LINE Corp. 2014 Early
2014/02/20 (Thu)
@tagomoris (TAGOMORI Satoshi)
LINE Corp.
LINE Developer Meetup in Fukuoka #1
14年2月20日木曜日
6. See also:
「OSSで支えられるライブドアの巨大ログ集計」 (2012 Summer)
http://www.slideshare.net/tagomoris/oss-nhntech
「Log analysis system with Hadoop in livedoor 2013 Winter」(2013 early)
http://www.slideshare.net/tagomoris/log-analysis-with-hadoop-in-livedoor-2013
「Batch and Stream processing with SQL」 (2013 Fall)
http://www.slideshare.net/tagomoris/batch-and-stream-processing-with-sql
14年2月20日木曜日
12. Who uses it?
Internet Messaging Service
Public Web Service
Game
Private Web Service (for closed person-to-persons)
Internal Web Service (administrator only)
Data Analytics Service
14年2月20日木曜日
13. Who uses it?
Internet Messaging Service
Public Web Service
Game
Private Web Service (for closed person-to-persons)
Internal Web Service (administrator only)
Data Analytics Service
14年2月20日木曜日
14. Data analytics players
PROGRAMMER
Raw Log Formats
Application Logs
Data Sizes
Data Semantics
SERVICE DIRECTOR
SALES
Whatever Metrics They Want
Storages
Hadoop Cluster
Visualization Tools
ADMINISTRATOR
........
BOARD MEMBER
14年2月20日木曜日
15. Data analytics players
PROGRAMMER
Raw Log Formats
Application Logs
Data Sizes
Data Semantics
SERVICE DIRECTOR
SALES
WE NEED THE QUERY LANGUAGE
Whatever Metrics They Want
WHAT THEY ALL CAN
RUN AND UNDERSTAND!!!!!!!!!!
Storages
Hadoop Cluster
Visualization Tools
ADMINISTRATOR
........
BOARD MEMBER
14年2月20日木曜日
25. Batches and Streams
Hadoop is for batches
High performance batch is important
HDFS has good performance
Stream log writing and calcurations
are also VERY VERY IMPORTANT
Hybrid System:
Stream processing + Batch
14年2月20日木曜日
31. Fluentd
Log collector
Apache-like configuration
Pluggable Input/Output/Buffer on public plugin
repository (rubygems.org)
Ruby 1.9 or later
Collect, and Store
collect: fluent-agent-lite (perl)
store: fluent-plugin-webhdfs
14年2月20日木曜日
40. Norikra Queries: (2)
{“name”:”tagomoris”,
“age”:34, “address”:”Tokyo”,
“corp”:”LINE”, “current”:”Fukuoka”}
SELECT age, COUNT(*) as cnt
FROM events.win:time_batch(5 mins)
WHERE current=”Fukuoka” GROUP BY age
every 5 mins
{”age”:34,”cnt”:3}, {“age”:33,”cnt”:1}, ...
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43. Presto
Open sourced by Facebook at 2013/11/07
MPP Engine: Massive Parallel Processing Engine
like Google BigQuery(Dremel), Cloudera Impala
short latency queries (It’s not main usage of Hive)
SQL
HTTP JSON API
Java 7 !
14年2月20日木曜日
44. Shib v0.3.0: presto support
HiveServer
User
(browser)
THRIFT
HiveServer2
Shib
Analysis
Batches
HTTP JSON API
THRIFT
HTTP JSON API
Presto
Service
Admin Tools
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45. Non-monolithic architecture
Many subsystems for many purposes
Add/Update/Replace per subsystems
High interoperability by RPC-based connections
Gateway can hide backend implementations
14年2月20日木曜日
46. WHAT TO DO
IS
NOT WHAT WE WANT TO
BUT
WHAT WE ARE WANTED TO.
14年2月20日木曜日