【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.
10. NodeBox
• Experimental Media Research Group, Sint Lucas School of arts(ベルギー)で開発
• 複数バージョンが存在
• NodeBox 3
• 最新版
• マルチプラットフォーム
• Node型のプログラミング環境(拡張はPythonで記述)で開発・実行環境を提供
• NodeBox 1
• Mac OS X のみ開発・実行環境を提供
• インターフェースはPython
• NodeBox OpenGL
• マルチプラットフォーム
• Pythonのライブラリとして提供
13年9月15日日曜日
26. Noise 処理(Perlin Noise)
noise = ximport("noise")
size(500, 100)
stroke(0,0,0)
strokewidth(5)
step = 10
borderx = 20
lastx = -999
lasty = -999
ynoise = random()
for x in range(borderx, (WIDTH - borderx), step):
y = 10 + noise.generate(ynoise) * 80
if (lastx > -999):
line(x, y, lastx, lasty)
lastx = x
lasty = y
ynoise += 0.1
ステップ毎にYをランダム(パーリンノイズ)な値に
13年9月15日日曜日
27. Noise 処理(ランダムな円の描画)
from math import sin, cos, radians
size(500, 300)
fill(0,0,0)
radius = 100
centx = WIDTH/2
centy = HEIGHT/2
for ang in range(0, 360, 5):
rad = radians(ang)
x = centx + (radius * cos(rad))
y = centy + (radius * sin(rad))
oval(x, y, 5, 5)
θ
(sin θ, cos θ)
点線の円を描画
13年9月15日日曜日
28. Noise 処理(ランダムな円の描画)
from math import sin, cos, radians
size(500, 300)
stroke(0,0,0)
strokewidth(1)
radius = 10
centx = WIDTH/2
centy = HEIGHT/2
lastx = -999
lasty = -999
for ang in range(0, 1440, 5):
radius += 0.5
rad = radians(ang)
x = centx + (radius * cos(rad))
y = centy + (radius * sin(rad))
if (lastx > -999):
line(x, y, lastx, lasty)
lastx = x
lasty = y
円を螺旋に変更
13年9月15日日曜日
29. Noise 処理(ランダムな円の描画)
from math import sin, cos, radians
noise = ximport("noise")
size(500, 300)
stroke(0,0,0)
strokewidth(5)
radiusnoise = random()
radius = 10
centx = WIDTH/2
centy = HEIGHT/2
lastx = -999
lasty = -999
for ang in range(0, 1440, 5):
radiusnoise += 0.05
radius += 0.5
n_radius = radius + (noise.generate(radiusnoise)
* 200) - 100
rad = radians(ang)
x = centx + (n_radius * cos(rad))
y = centy + (n_radius * sin(rad))
if (lastx > -999):
line(x, y, lastx, lasty)
lastx = x
lasty = y
螺旋にNoiseを追加
13年9月15日日曜日
30. Noise 処理(ランダムな円の描画)
中略
size(500, 300)
strokewidth(0.5)
stroke(0, 0, 0, 0.8)
centx = WIDTH/2
centy = HEIGHT/2
for i in range(100):
lastx = -999
lasty = -999
radius = 10
radiusnoise = random()
startangle = random(360)
endangle = 1440 + random(1440)
anglestep = 5 + random(3)
for ang in range(startangle, endangle, anglestep):
radiusnoise += 0.05
radius += 0.5
n_radius = radius +
(noise.generate(radiusnoise) * 200) - 100
rad = radians(ang)
x = centx + (n_radius * cos(rad))
y = centy + (n_radius * sin(rad))
if (lastx > -999):
line(x, y, lastx, lasty)
lastx = x
lasty = y
ランダムな螺旋を100回繰り返し描画
13年9月15日日曜日
39. 群衆アルゴリズム(Boids)
size(300, 200)
for i in range(100):
x = random(WIDTH)
y = random(HEIGHT)
r = random(10)
oval(x, y, r, r)
まずはランダムに円を描いてみる
(x, y)
r1
r2
13年9月15日日曜日
40. 群衆アルゴリズム(Boids)
中略
class Circle:
def __init__(self, x, y, r):
self.x = x
self.y = y
self.cx = x + (r / 2.0)
self.cy = y + (r / 2.0)
self.r = r
self.c = color(random(), random(),
random(), 0.3)
def draw(self):
fill(self.c)
oval(self.x, self.y, r, r)
for i in range(50):
x = random(WIDTH)
y = random(HEIGHT)
r = random(30)
circle = Circle(x, y, r)
circle.draw()
まずはランダムに円を描いてみる その2
管理しやすいようにCircle クラスを作成
(x, y)
r1
r
(cx,cy)
13年9月15日日曜日
41. 群衆アルゴリズム(Boids)
class Circle:
def __init__(self, x, y, r, d_x, d_y):
self.x = x
self.y = y
self.cx = x + (r / 2.0)
self.cy = y + (r / 2.0)
self.r = r
self.c = color(random(), random(), random(), 0.3)
self.d_x = d_x
self.d_y = d_y
def draw(self):
fill(self.c)
oval(self.x, self.y, self.r, self.r)
def update(self):
self.x += self.d_x
self.y += self.d_y
self.cx = self.x + (r/2.0)
self.cy = self.y + (r/2.0)
ランダムに円を動かしてみる
Circleに速度を追加する
updateでx座標、y座標を速度の分だけ更新
dx
dy
13年9月15日日曜日
42. 群衆アルゴリズム(Boids)
speed(30)
def setup():
global circles
circles = []
for i in range(50):
x = random(WIDTH)
y = random(HEIGHT)
r = random(30)
d_x = random(-5, 5)
d_y = random(-5, 5)
circle = Circle(x, y, r, d_x, d_y)
circles.append(circle)
def draw():
global circles
for circle in circles:
circle.draw()
circle.update()
1. 初期化時にcircleを作成し、配列に格納
2. 毎フレーム毎にcircleを描画
3. 描画に各circle毎にx座標、y座標を更新
13年9月15日日曜日