You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話Yusuke Uchida
第7回全日本コンピュータビジョン勉強会「CVPR2021読み会」(前編)の発表資料です
https://kantocv.connpass.com/event/216701/
You Only Look One-level Featureの解説と、YOLO系の雑談や、物体検出における関連する手法等を広く説明しています
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話Yusuke Uchida
第7回全日本コンピュータビジョン勉強会「CVPR2021読み会」(前編)の発表資料です
https://kantocv.connpass.com/event/216701/
You Only Look One-level Featureの解説と、YOLO系の雑談や、物体検出における関連する手法等を広く説明しています
【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。
人的資本経営[1]を実現するには,生産性とQoW(Quality of Work,働き方の質)を同時に改善し続けていくことが有効である.そのための課題は多岐に渡るため,DX(Digital Transformation)的発想が求められる。一方、情報の約60~80%が位置情報に関連していることが報告されている.本稿では,地理空間情報と他の情報とを連携させて課題解決を支援する地理空間インテリジェンス(GSI)でDXを促進し,製造現場やサービス現場で人的資本経営を支援することに資する筆者らの一連の取り組みについて紹介する.
2020/10/10に開催された第4回全日本コンピュータビジョン勉強会「人に関する認識・理解論文読み会」発表資料です。
以下の2本を読みました
Harmonious Attention Network for Person Re-identification. (CVPR2018)
Weekly Supervised Person Re-Identification (CVPR2019)
2018/10/20コンピュータビジョン勉強会@関東「ECCV読み会2018」発表資料
Yew, Z. J., & Lee, G. H. (2018). 3DFeat-Net: Weakly Supervised Local 3D Features for Point Cloud Registration. European Conference on Computer Vision.
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.
5. LiDAR-Camera Fusion 3D Object Detection
[Qi2018] Qi, C. R., Liu,W.,Wu, C., Su, H., & Guibas, L. J. (2018). Frustum PointNets
for 3D Object Detection from RGB-D Data. In Conference on ComputerVision and
Pattern Recognition.
[Ku2018]Ku, J., Mozifian, M., Lee, J., Harakeh,A., & Waslander, S. L. (2018). Joint 3D
Proposal Generation and Object Detection fromView Aggregation. In International
Conference on Intelligent Robots and Systems.
[Chen2017]Chen, X., Ma, H.,Wan, J., Li, B., & Xia,T. (2017). Multi-View 3D Object
Detection Network for Autonomous Driving. In Conference on ComputerVision and
Pattern Recognition.
[Liang2018]Liang, M.,Yang, B.,Wang, S., & Urtasun, R. (2018). Deep Continuous
Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection. In European Conference on Computer
Vision.
[Xu2018]Xu, D.,Anguelov, D., & Jain,A. (2018). PointFusion: Deep Sensor Fusion for
3D Bounding Box Estimation. Conference on ComputerVision and Pattern
[Du2018]Du, X., Jr, M. H.A., Karaman, S., Rus, D., & Feb, C.V. (2018).A General
Pipeline for 3D Detection ofVehicles. ArXiv, arXiv:1803.
[Shin2018]Shin, K., Kwon, P., & Tomizuka, M. (2018). RoarNet:A Robust 3D Object
Detection based on RegiOn Approximation Refinement. ArXiv, arXiv:1811.
25. LiDAR-Camera Fusion 2D Object Detection
[Premebida2014]Premebida, C., Carreira, J., Batista, J., & Nunes,
U. (2014). Pedestrian detection combining RGB and dense
LIDAR data. IEEE International Conference on Intelligent Robots
and Systems,
[Gonzalez2017]Gonzalez,A.,Vazquez, D., Lopez,A. M., &
Amores, J. (2017). On-Board Object Detection: Multicue,
Multimodal, and Multiview Random Forest of Local Experts.
IEEETransactions on Cybernetics, 47(11), 3980–3990.
[Costea2017]Costea,A. D.,Varga, R., & Nedevschi, S. (2017).
Fast Boosting based Detection using Scale Invariant Multimodal
Multiresolution Filtered Features. Conference on ComputerVision
and Pattern Recognition
[Asvadi2017]Asvadi,A., Garrote, L., Premebida, C., Peixoto, P., &
J. Nunes, U. (2017). Multimodal vehicle detection: Fusing 3D-
LIDAR and color camera data. Pattern Recognition Letters,
(September).
26. 車載カメラおよびLiDARによる2D物体検出
[Oh2017]Oh, S. Il, & Kang, H. B. (2017). Object detection
and classification by decision-level fusion for intelligent
vehicle systems. Sensors (Switzerland), 17(1),
[Schlosser2016]Schlosser, J., Chow, Christopher K., & Kira,
Z. (2016). Fusing LIDAR and images for pedestrian
detection using convolutional neural networks. IEEE
International Conference on Robotics and Automation
(ICRA)
[Du2017]Du, X.Ang, M H., & Rus, D. (2017). Car detection
for autonomous vehicle: LIDAR and vision fusion approach
through deep learning framework. IEEE/RSJ International
Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
41. [付録]PointNet
41
Qi, C. R., Su, H., Mo, K., & Guibas, L. J. (2017). PointNet : Deep
Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
Big Data + Deep Representation Learning. IEEE Conference on
ComputerVision and Pattern Recognition (CVPR).
各点群の点を独立に畳み込む
Global Max Poolingで点群全体の特徴量を取得
各点を個別
に畳み込み
アフィン変換
各点の特徴を統合