PyCon JP 2021 (2021/10/16) @Hirosaji @Hirosaji_draw
https://2021.pycon.jp/time-table/?id=273843
※表示画面が小さいと感じる場合は、次のSpeakerDeckをご覧ください。
https://speakerdeck.com/hirosaji/the-art-of-reading-illustrations
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Title (English): The Art of Reading Pictures: Illustration Analysis in Python
PyCon JP 2021 (2021/10/16) @Hirosaji @Hirosaji_draw
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Title (English): The Art of Reading Pictures: Illustration Analysis in Python
e-Patent is a boutique firm related to "IP Information Consulting / IP Information Architect" and focusing on consulting (competitive analysis, idea generation etc) and training service based on IP information research and analysis. Headquarter is located in Tokyo, Japan.
株式会社イーパテント-会社・サービス概要 / e-Patent | Company & Service profilee-Patent Co., Ltd.
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【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.
20. (派生形)AI A/Z テスト for Banner
資料請求、説明会申し込み等が必要な企業様、ECサイト運営事業者など導入推奨企業
従来のA/Bテスト AI A/Zテスト
Banner A Banner BV
S
Banner B Banner CV
S
Banner C
Banner D
Banner B
V
S
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2×2×4=16回以上のテストとデータ収集期間
(1ヶ月以上)が必要。
画像有無 テキスト 色使い 肌の露出 その他
あり 小さい 暗め 少ない ・・・・
ちょっと暗め ちょっと少ない
なし 大きい ちょっと明るめ ちょっと多い ・・・・
明るめ 多い
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登録
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無数にある
バナーを
同時テスト
これまで、手作業で行ってきたバナーやページ校正などのA/Bテストを、機械学習を用いる事で無限の
テストを高速に実施。最適な結果を自動で導き出します。
データを蓄積することで、最適な結果を予測する事ができ、成約率の最大化と制作者の負担軽減を実現します。
独自AIエンジン
※上記はコンバージョン率を計算するエンジンのみとなります。
テストする仕組みは既存のWEBサイトや導入済みのシステムとの連動が必要となります。