【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.
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AgendaAgenda
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IntroductionIntroduction
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Eigenvalue problem and SVDEigenvalue problem and SVD
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Examples of SVDExamples of SVD
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How to solve SVDHow to solve SVD
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Randomized SVDRandomized SVD
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EigenEigen
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R and c++R and c++
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RcppRcpp
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RcppEigenRcppEigen
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RedSVDRedSVD
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ReferencesReferences
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About Eigen
● Eigen 3.2 has been released on July 24, 2013.
– Since Eigen 3.1, the key new features of this version are: a built-in supernodal sparse
LU solver adapted from SuperLU, a rank-revealing sparse QR factorization with
numerical column pivoting, a RealQZ factorization, a GeneralizedEigenSolver, and a
Ref<> class allowing to write non templated function taking various kind of Eigen
dense objects without copies.
– This release also includes a few new functions for dense and sparse matrices, built-in
COLAMD ordering, support to SuiteSparse QR and Metis, as well as some accuracy
and performance improvements.
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The power of Eigen
● Eigen is fast (in some cases)
http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Benchmark
一般的な行列計算ではEigenは他のライブラリより高速
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The power of Eigen
● Eigen is fast (in some cases)
http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Benchmark
三角化など特定の計算では他のライブラリのほうが高速
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R and c++
● Rで特定の処理を高速化したい場合C++で記述する。
– ここでは固有値問題、SVDに伴う行列計算
● R
– 抽象度が高い、豊富なライブラリ、低速
● C++
– 高速、コンパイルが必要、むずい(特にメモリ管理)、ライブ
ラリもむずい(boost...)
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#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
RcppExport SEXP convolveCpp(SEXP aa,SEXP bb){
NumericVector a(aa);
NumericVector b(bb);
int na = a.size(), nb = b.size();
int nab = na + nb - 1;
NumericVector xab(nab);
for (int i = 0; i < na; i++)
for (int j = 0; j < nb; j++)
xab[i + j] += a[i] * b[j];
return wrap(xab);
}
Rcpp package
● Rcppはc++で書いたコードとRコードを橋
渡ししてくれるパッケージ
詳しくは”RとC/C++の連携”
http://www.slideshare.net/sfchaos/tokyor7rcc
A<-c(1,2,3,4)
B<-c(5,6,7,8)
C<-convolveCpp(A,B)
C++ R
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Rcpp package
● Rstudioから簡単コンパイル&実行
– 詳しくはTokyo.RTokyo.R 白熱教室「これからの白熱教室「これからの
RcppRcppの話をしよう」の話をしよう」
● http://www.slideshare.net/teramonagi/tokyor-rcpp-16709700
● http://www.rstudio.com/ide/docs/advanced/using_rcpp
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
// [[Rcpp::export]]// [[Rcpp::export]]
NumericVector convolveCpp(NumericVector a, NumericVector b) {
int na = a.size(), nb = b.size();
int nab = na + nb - 1;
NumericVector xab(nab);
for (int i = 0; i < na; i++)
for (int j = 0; j < nb; j++)
xab[i + j] += a[i] * b[j];
return xab;
}
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RcppEigen
● RcppをつかってC++(Eigen)をwrap
● Features
– 入力: as でRのオブジェクトに変換
– 出力: wrapでSEXPに変換
– listを返すこともできる
– float型は使用できない
Fast and Elegant Numerical Linear Algebra Using
the RcppEigen Package
http://www.jstatsoft.org/v52/i05/paper
22. 13/08/31 22
RcppEigen
Fast and Elegant Numerical Linear Algebra Using the RcppEigen
Package
●
Contents(抜粋)
●
3. Some simple examples
– 3.1. Transpose of an integer matrix
– 3.2. Products and cross-products
– 3.3. Crossproduct of a single matrix
– 3.4. Cholesky decomposition of the crossprod
●
4. Least squares solutions
●
5. Delayed evaluation
● 6. Sparse matrices
http://www.jstatsoft.org/v52/i05/paper
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Randomized SVD
● In R and Eigen
直接法
(LU法、QR法)
Lanczos法
Jacobi-Davidson法
Randmized法
R svd,
eigen(LAPACK)
igraph(ARPACK) なし?
Eigen JacobiSVD なし?
(ConjugateGradient)
RedSVD(external)