"Anime Generation with AI".
- Video: Generated Anime: https://youtu.be/X9j1fwexK2c
- Video: Other AI Solutions for Anime Production Issues: https://youtu.be/Gz90H1M7_u4
「樹木モデルとランダムフォレスト(Tree-based Models and Random Forest) -機械学習による分類・予測-」。 Tree-based Model, Random Forest の入門的な内容です。機械学習・データマイニングセミナー 2010/10/07 。 hamadakoichi 濱田晃一
【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.
44. 効果高い課題設定・解決を行う
状況に合わせ適切な方法を
選択・組合せ検証する
Standard Recommendation Methodologies
Memory Based Paradigm
Model Based Paradigm
(most user decision focused)
> 協調フィルタリング (users that play A play B)
> ソーシャルグラフ (user neighborhood)
> 強化学習 (user feedback)
> locality sensitive hashing (user profile similarity)
(most detailed experiments and rationale)
> パターンの学習と予測
> latent semantic analysis (game text similarity)
> artificial neural network
Emergent Intelligence Paradigm
Hybridized Intelligence Paradigm
(fastest adaptation)
> エージェントランダムウォーク(user similarity search)
> 遺伝的アルゴリズム (game preference convergence)
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(most successful globally)
> 手法の組合せによる向上
>> 友人がいないとき (e.g. new user)
>> 利用データが存在しないとき (e.g. new game)
>> モデルからメタデータが取得できないとき
> 混合手法によるこれらの課題解決
44
45. 活動例(抜粋): Recommendation
Social Collaborative Filtering
ソーシャルグラフを用いたユーザー行動履歴・グラフによる推薦
Social Graph
Input User History
Collaborative Filtering
(Global)
(Global Matrix Model for “A likes B”)
New user with no history
RECS
and Social Graph
Input User History and
Friend
Neighborhood
Collaborative Filtering
(Personal)
(Neighborhood Matrix Model for “A likes B”)
RECS
user
User with history
Neighborhood
Item-Item Matrix of Relationships (Invented by Amazon.com)
Friend of Friend
Wikipedia Image of a Social Network
There are thousands of collaborative filtering varieties:
+ user friend neighborhood…
+ user similarity clustered neighborhood…
Relationship between Game A2 and C2
Users who “bought A bought C”, “viewed A viewed C”…
References (International Research Copyrights)
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46. 活動例(抜粋): Recommendation
Social Neural Networks
ソーシャルグラフを用いたユーザー行動履歴・グラフによる推薦
Social Graph
1
G1
G1
0
1
G2
G2
0
0
G3
G3
0
0
G4
G4
1
0
G5
G5
0
0
G6
G6
0
0
G7
G7
0
0
G8
G8
0
0
G9
G9
0
Friend
user
Input User History
and Neighborhood
Neighborhood
Friend of Friend
HISTORY
RECOMMENDATIONS
Wikipedia Image of a Social Network
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46
102. 大規模データマイニング基盤
Data Mining Libraries
各種ソーシャル行動解析用のデータマイニングライブラリ
Data-mining
Machine-Leaning
Results
Data Mining Infrastructure
KPI Inspection
DeNA Data Mining Libraries
Data Mining/Machine Learning
Mahout
…
MapReduce
Morphological Analysis
DeNA Social MA
KPI Views
R
Perl
Pig
Java
Hive
HUE
Pre-processing/Indexing
Lucene
Service
Log API
Service
Log API
Business
Planning
Service
…
Log API
…
Hadoop DFS
Unified Description of
Action/Status Log
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102
103. 大規模データマイニング基盤
データマイニング・機械学習による
迅速なサービス洗練を実現しています
Data-mining
Machine-Leaning
Results
Data Mining Infrastructure
KPI Inspection
DeNA Data Mining Libraries
Data Mining/Machine Learning
Mahout
…
MapReduce
Morphological Analysis
DeNA Social MA
KPI Views
R
Perl
Pig
Java
Hive
HUE
Pre-processing/Indexing
Lucene
Service
Log API
Service
Log API
Business
Planning
Service
…
Log API
…
Hadoop DFS
Unified Description of
Action/Status Log
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103
104. 大規模データマイニング基盤
統一行動記述
Data-mining
Machine-Leaning
Results
Data Mining Infrastructure
KPI Inspection
DeNA Data Mining Libraries
Data Mining/Machine Learning
Mahout
…
MapReduce
Morphological Analysis
DeNA Social MA
KPI Views
R
Perl
Pig
Hive
Hive
Pig
Pre-processing/Indexing
Lucene
Service
Log API
Service
Log API
Business
Planning
Service
…
Log API
…
Hadoop DFS
Unified Description of
Action/Status Log
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104
130. 関連資料
“Mobageの大規模データマイニング” - PRMU 2011 Big Data and Cloud, 2011/10/6
http://www.slideshare.net/hamadakoichi/mobage-prmu-2011-mahout-hadoop
“モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用” - Hadoop Conference Japan 2011, 2011/2/22
http://www.slideshare.net/hamadakoichi/hadoop-hadoop-conference-japan-2011-hcj2011
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