Chainer is a deep learning framework which is flexible, intuitive, and powerful.
This slide introduces some unique features of Chainer and its additional packages such as ChainerMN (distributed learning), ChainerCV (computer vision), ChainerRL (reinforcement learning)
I'm learning elasticsearch now.
This slide is old, new version is here. -> http://blog.johtani.info/blog/2013/08/30/hold-first-elasticsearch-meetup-in-japan/
Similar to 文法圧縮入門:超高速テキスト処理のためのデータ圧縮(NLP2014チュートリアル) (20)
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.
【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。
18. 基本⽤用語
l ⽂文脈⾃自由⽂文法(CFG:Context-free Grammar)
l ⽂文法 G = (V, Σ, D, S)の例。
Σ = { a, b }
V = { S }
D = {
アルファベット⽂文字
(または終端記号)
の有限集合
変数(または⾮非終端
記号)の有限集合
⽣生成規則の有限集合
構⽂文⽊木
(Parse Tree)
S → a S b,
S → a b }
言語処理学会 第 20 回年次大会 チュートリアル資料 (2014年3月)
S
S
S
言語L(G) =
{ anbn | n ≧ 1 }
a b
a b
a b
Sは開始記号
30. l 以下は同じ⽂文字列列を導出するCFG G1とG2.
l Size(G) : ここでは⽂文法 Gの規則(変数)の数とする.
⽂文法のサイズ
X1
X2
X3
X1 X1
X2
X4
a a a a ab b b a a a a ab b b
X1 X2 X3 X3
X4 X5
X6
Size(G1) = 4 Size(G2) = 6
G2
G1
<
言語処理学会 第 20 回年次大会 チュートリアル資料 (2014年3月)
38. OLCA
共通部分文字列
z a b r a k a d a b r a k a d a b r a z
X1 X2 X3 X1 X2 X3 X1 X4
4
l 共通⽂文字列列に対してペアの置き換えを同期させる
置き換え後も共通部分⽂文字列列内で同じ⽂文字列列にさせる
言語処理学会 第 20 回年次大会 チュートリアル資料 (2014年3月)
39. OLCA
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10
共通部分文字列
10
z a b r a k a d a b r a k a d a b r a z
l 左から適当に置き換えると置き換えにズレが⽣生じることがある
このようなケースは避けたい
言語処理学会 第 20 回年次大会 チュートリアル資料 (2014年3月)
40. l テクニック
l 記号の順序関係を利利⽤用する.
l ⽂文字列列中の極値や連続⽂文字を⽬目印とする.
例) 極小⽂文字 (w[i-1] > w[i] < w[i+1]) の⽬目印
X1 X2 X3 X1 X2 X3 X1 X4
z a b r a k a d a b r a k a d a b r a z
w[i, i+1]を置換え.
順序: … < a < b < c < … < z …
共通部分文字列
言語処理学会 第 20 回年次大会 チュートリアル資料 (2014年3月)
OLCA
41. OLCA
l アルゴリズムの動き
l 置き換えを1⽂文字になるまで再帰的に繰り返す。
l ⼀一回のループで3⽂文字中の2⽂文字は必ず置き換える。
ab b aba
a
X4
X1
X2
X1 X1
X3 X2
a
X2
w1
w2
w3
w4
w5
オフライン型
[Sakamoto+,‘04]
OLCA [Maruyama+, ‘12]
aa
X1
構⽂文⽊木の⾼高さは
O(log n).
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42. OLCA
0
1
2
3
4
d
0
1
2
3
4
d
0
1
2
3
4
d
w1
w2
w3
aaa
X1→aaX1
a abab a a a b
X1
X2→ab
b X2
X3→X1X1
X3
CFG
入力文字列
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(このスライドはアニメーションです)
l OLCAの動作
61. テキスト:
状態遷移:
0
3
3
4
5
1
2
4
1
a b a b a b b a
5
l ⽂文法圧縮に対する圧縮パターン照合アルゴリズム [Kida+, ‘03]
a
0 1 2 4 5
b
3任意の
文字
-1
a b
パターン P=a b a b bを受理するKMPオートマトン
b
: goto
: failure
圧縮パターン照合
*図は状態遷移を計算するJump関数の例.パターンの出現を報告するOutput関数は省略.
a b X1 X3
S S : 開始規則の右辺
D : 開始規則以外の生成規則
言語処理学会 第 20 回年次大会 チュートリアル資料 (2014年3月)
X1 → ab,X2 → ba,
X3 → X1X2
D
62. テキスト:
状態遷移:
0
3
3
4
5
1
2
4
1
S : a b X1 X3
a b a b a b b a
5
l ⽂文法圧縮に対する圧縮パターン照合アルゴリズム [Kida+, ‘03]
a
0 1 2 4 5
b
3任意の
文字
-1
a b
パターン P=a b a b bを受理するKMPオートマトン
b
: goto
: failure
X1
圧縮パターン照合
*図は状態遷移を計算するJump関数の例.パターンの出現を報告するOutput関数は省略.
言語処理学会 第 20 回年次大会 チュートリアル資料 (2014年3月)
a b X1 X3
S S : 開始規則の右辺
D : 開始規則以外の生成規則
X1 → ab,X2 → ba,
X3 → X1X2
D
63. テキスト:
状態遷移:
0
3
3
4
5
1
2
4
1
S : a b X1 X3
a b a b a b b a
5
l ⽂文法圧縮に対する圧縮パターン照合アルゴリズム [Kida+, ‘03]
a
0 1 2 4 5
b
3任意の
文字
-1
a b
パターン P=a b a b bを受理するKMPオートマトン
b
: goto
: failure
O(|D|+|P|2)の前処理時間・領域
X1
走査時間:O(|S|+Pの出現回数)
*図は状態遷移を計算するJump関数の例.パターンの出現を報告するOutput関数は省略.
圧縮パターン照合
言語処理学会 第 20 回年次大会 チュートリアル資料 (2014年3月)
a b X1 X3
X1 → ab,X2 → ba,
X3 → X1X2
S
D
S : 開始規則の右辺
D : 開始規則以外の生成規則
68. 圧縮索索引
l 各変数が表す文字列で辞書式ソート(逆向きに対しても同様に⾏行行う)
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A → a
B → b
C → c
D → d
R → r
U → AB
V → RA
W → UV
X → CA
Y → DW
Z → WX
S → ZY
辞書式順でソート
X1 → a
X2 → X1X6
X3 → X2X12
X4 → X3X8
X5 → X4X10
X6 → b
X7 → c
X8 → X7X1
X9 → d
X10→ X9X3
X11→ r
X12→ X11X1
w = abracadabra
a
b
c
d
r
ab
ra
abra
ca
dabra
abraca
abracadabra
a
ab
abra
abraca
abracadabra
b
c
ca
d
dabra
r
ra
93. 参考⽂文献
[Amir+ ’92] "Efficient Two-Dimensional Compressed Matching", DCC.
[Amir+ ’96] "Let Sleeping Files Lie: Pattern Matching in Z-Compressed Files", J. Comput. Syst.
Sci.
[Amir+ ’97] "Optimal Two-Dimensional Compressed Matching", J. Algorithms.
[Apostlico+ ’98] “Some Theory and Practice of Greedy Off-Line Textual Substitution”, DCC.
[Bille+ ’11] “Random Access to Grammar-Compressed Strings”, SODA.
[Brisaboa+ ’09] "Directly Addressable Variable-Length Codes", SPIRE.
[Brisaboa+ ’11] “Compressed String Dictionaries”, SEA.
[Charikar+ ’05] "The Smallest Grammar Problem", IEEE Transactions on Information Theory.
[Cégielski+ ’06] “Window Subsequence Problems for Compressed Texts”, CSR.
[Claude+ ’10a] “Fast and Compact Web Graph Representations”, TWEB.
[Claude+ ’10b] “Extended Compact Web Graph Representations”, Algorithms and Applications.
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94. 参考⽂文献
[Claude+ ’10c] "Compressed Q-gram Indexing for Highly Repetitive Biological Sequences",
BIBE.
[Claude+ ’11] "Self-Indexed Grammar-Based Compression", Fundam. Inform.
[Claude+ ’12] “Improved Grammar-Based Compressed Indexes”, SPIRE.
[Claude+ ’13] "Document Listing on Versioned Documents", SPIRE.
[Eilam-Tzoreff+ ’88] "Matching Patterns in Strings Subject to Multi-Linear Transformations",
Theor. Comput. Sci.
[Gagie+ ’10] "Grammar-Based Compression in a Streaming Model”, LATA.
[Gagie+ ’12] “A Faster Grammar-Based Self-index”, LATA.
[Gawrychowski ’11a] “Pattern Matching in Lempel-Ziv Compressed Strings: Fast, Simple, and
Deterministic”, ESA.
[Gawrychowski ’11b] “Optimal Pattern Matching in LZW Compressed Strings”, SODA.
言語処理学会 第 20 回年次大会 チュートリアル資料 (2014年3月)
95. 参考⽂文献
[González+ ’07] "Compressed Text Indexes with Fast Locate", CPM.
[Hermelin+ ’09] "A Unified Algorithm for Accelerating Edit-Distance Computation via Text-
Compression", STACS.
[Hermelin+ ’13] "Unified Compression-Based Acceleration of Edit-Distance Computation",
Algorithmica.
[Inenaga+ ’12] “Finding Characteristic Substrings from Compressed Texts”, Int. J. Found.
Comput. Sci.
[Jez ’13] “Approximation of Grammar-Based Compression via Recompression”, CPM.
[Kärkkäinen+ ’00] "Approximate String Matching over Ziv-Lempel Compressed Text", CPM.
[Karpinski+ ’97] “An Efficient Pattern-Matching Algorithm for Strings with Short Descriptions”,
Nord. J. Comput.
[Kida+ ’98] "Multiple Pattern Matching in LZW Compressed Text", DCC.
言語処理学会 第 20 回年次大会 チュートリアル資料 (2014年3月)
96. 参考⽂文献
[Kida+ ’99] “Shift-And Approach to Pattern Matching in LZW Compressed Text”, CPM.
[Kida+ ’03] “Collage System: a Unifying Framework for Compressed Pattern Matching”, Theor.
Comput. Sci.
[Kieffer+ ’00] “Grammar-Based Codes: A New Class of Universal Lossless Source Codes”, IEEE
Trans. Inform. Theory.
[Klein+ ’00] “A New Compression Method for Compressed Matching”, DCC.
[Klein+ ’01] “Pattern Matching in Huffman Encoded Texts”, DCC.
[Kreft+ ’10] “LZ77-like Compression with Fast Random Access”, DCC.
[Larsson+ ’99] “Offline Dictionary-Based Compression”, DCC.
[Lifshits ’07] “Processing Compressed Texts: A Tractability Border”, CPM
[Lohrey+ ’11] "Tree Structure Compression with RePair", DCC.
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97. 参考⽂文献
[Maruyama+ ’10] "Context-Sensitive Grammar Transform: Compression and Pattern Matching",
IEICE Transactions.
[Maruyama+ ’12] "An Online Algorithm for Lightweight Grammar-Based Compression”,
Algorithms.
[Maruyama+ ’13a] "ESP-Index: A Compressed Index Structure Based on Edit-Sensitive
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[Maruyama+ ’13b] “Fully-Online Grammar Compression”, SPIRE.
[Maruyama+ ’14] “Fully-Online Grammar Compression in Constant Space”, DCC.
[Matsubara+ ’09] “Efficient algorithms to compute compressed longest common substrings
and compressed palindromes”, Theor. Comput. Sci.
[Matsumoto+ ’09] “A Run-Time Efficient Implementation of Compressed Pattern Matching
Automata”, Int. J. Found. Comput. Sci.
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98. 参考⽂文献
[Miyazaki+ ’97] “An Improved Pattern Matching Algorithm for Strings in Terms of Straight-Line
Programs”, CPM.
[Nakamura+ ’09] “Linear-Time Text Compression by Longest-First Substitution”, Algorithms.
[Navarro+ ’99] “A General Practical Approach to Pattern Matching over Ziv-Lempel Compressed
Text”, CPM.
[Navarro+ ’04] "Practical and Flexible Pattern Matching over Ziv-Lempel Compressed Text",
Journal of Discrete Algorithms.
[Navarro+ ’07] "Compressed Full-Text Indexes", ACM Computing Surveys.
[Navarro+ ’11] “Practical Compressed Document Retrieval”, SEA.
[Navarro+ ’12] “Indexing Highly Repetitive Collection”, IWOCA.
[Nevill-Manning+ ‘94] "Compression by Induction of Hierarchical Grammars”, DCC.
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99. 参考⽂文献
[Nevill-Manning+ ’97] "Identifying Hierarchical Structure in Sequences: A Linear-Time
Algorithm", J. Artif. Intell. Res.
[Rautio+ ’02] “String Matching with Stopper Encoding and Code Splitting”, CPM.
[Rytter ’03] “Application of Lempel-Ziv Factorization to the Approximation of Grammar-Based
Compression”, Theor. Comput. Sci.
[Sakamoto+ ’04] "A Space-Saving Linear-Time Algorithm for Grammar-Based Compression",
SPIRE.
[Sakamoto+ ’09] "A Space-Saving Approximation Algorithm for Grammar-Based Compression"
IEICE Transactions.
[Shibata+ ’00] “Speeding Up Pattern Matching by Text Compression”, CIAC.
[Tabei+ ’13] “A Succinct Grammar Compression”, CPM.
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100. 参考⽂文献
[Tiskin ’08] “Semi-local String Comparison: Algorithmic Techniques and Applications",
Mathematics in Computer Science.
[Tiskin ’11] “Towards Approximate Matching in Compressed Strings: Local Subsequence
Recognition”, CSR.
[Wan+ ’07] "Block Merging for Off-line Compression", Journal of the American Society for
Information Science and Technology.
[Yamamoto+ ’11] “Faster Subsequence and Don't-Care Pattern Matching on Compressed
Texts”, CPM.
[Yoshida+ ’13] "A Variable-length-to-fixed-length Coding Method Using a Re-Pair Algorithm",
IPSJ Transactions on Databases.
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