This slides explain about scanning picture feature points that is made by SIFT(Scale Invariant Feature Transform) which uses Gaussian Filter Difference Logic (DoG).
研究室の輪講で使った古いスライド。物体検出の黎明期からシングルショット系までのまとめ。
Old slides used in a lab lecture. A summary of object detection from its early days to single-shot systems.
フォント不足による表示崩れがあります(筑紫A丸ゴシック、Montserratを使用)。
This slides explain about scanning picture feature points that is made by SIFT(Scale Invariant Feature Transform) which uses Gaussian Filter Difference Logic (DoG).
研究室の輪講で使った古いスライド。物体検出の黎明期からシングルショット系までのまとめ。
Old slides used in a lab lecture. A summary of object detection from its early days to single-shot systems.
フォント不足による表示崩れがあります(筑紫A丸ゴシック、Montserratを使用)。
【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.
68. SIFTアプローチの高速化
• アルゴリズムの改良
‒ SURF(Speeded Up Robust Features) [H. Bay et al., ECCV 06]
‒ Box filter [M. Grabner et al., ACCV 06]
• GPGPU(General-Purpose computation on GPUs)の利用
‒ GPU-Based Video Feature Tracking and Matching
[S. N. Sinha et al., EDGE 06]
68
95. Harrisのコーナー検出
• ヘッセ行列を用いたコーナー検出
€
H =
Ix
2
IxIy
IxIy Iy
2
"
#
$
%
&
'ヘッセ行列
第一固有値 : α
第二固有値 : β
Edge
EdgeFlat
Corner R 0 (α, βともに小さい) :フラット
R << 0 (α>>β または β>>α) :エッジ
R >> 0 (α, βともに大きい) :コーナー
: x 軸方向の微分 : y 軸方向の微分
€
Ix
€
Iy
€
R = Det(H) − k(α + β)2
判別式 ( k = 0.04 ∼ 0.06 )
α
β
95
96. FAST: Features from Accelerated Segment Test [Rosten 10]
• 注目画素 p の周辺の円周上の16画素を観測
注目画素 p がコーナーである条件
p の輝度値と比較して円周上の輝度値が連続してn 個以上が
しきい値 t 以上 明るい,もしくは暗い (図中の破線)
96
104. Step1. 3値化した輝度の連続性による条件
• 周囲{20, 16, 12}画素をBrighter, Similar, Darkerに分類
‒ BrighterまたはDarkerがそれぞれ{11, 9, 6}画素以上
連続する場合に注目画素をコーナー候補点とする
104
Sp x =
⌅⇤
⌅⇥
Brighter Ip + t ⇥ Ip x
Similar Ip t < Ip x < Ip + t
Darker Ip x ⇥ Ip t
:注目画素の輝度値
:周囲の画素の位置
:周囲の画素の輝度値
:しきい値t
Ip x
Ip
x
11画素以上連続
9画素以上連続
6画素以上連続
コーナー候補点
126. 参考文献1
•1. SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)
- [Lowe 04] David G.Lowe, Distinctive image features from scale-invariant
keypoints , Int.Journal of Computer Vision,Vol.60, No.2, pp.91-110, 2004.
- [高木 08] 高木雅成, 藤吉弘亘, SIFT特徴量を用いた交通道路標識認識 , 電気学会
論文誌, Vol. 129-C, No. 5, pp. 824-831, 2009.
- [都築 08] 都築勇司, 藤吉弘亘, 金出武雄, SIFT特徴量に基づくMean-Shift探索に
よる特徴点追跡 , 情報処理学会論文誌, Vol.49, No.6, pp.35-45, 2008.
- [Csurka 08] Csurka, G., Bray, C., Dance, C. and Fan, L. Visual
categorization with bags of keypoints , Workshop on Statistical Learning in
Computer Vision,European Conference on Computer Vision, pp.1‒22,
2004.
126
127. 参考文献2
•2. SIFTアプローチの高精度化
- [Ke 04] Yan Ke, Rahul Sukthankar, PCA-SIFT: A more distinctive
representation for local image descriptors , Proc. of CVPR, pp.506-503,
2004.
- [Mikolajczyk 05] Krystian Mikolajczyk and Cordelia Schmid, GLOH A
performance evaluation of local descriptors , IEEE tran. On Pattern
Analysis and Machine Intelligence, pp.1615-1630, 2005.
•3. SIFTアプローチの高速化
- [Bay 06] H. Bay, T. Tuytelaars, and L. Van Gool, SURF: Speeded Up
Robust. Features , In ECCV , pp.404-417, 2006.
- [Grabner 06] M. Grabner, H. Grabner, H. Bischof, Fast approximated SIFT ,
Proc. of ACCV, pp.918-927, 2006.
- [Sinha 06] Sudipta N Sinha, Jan-Michael Frahm, Marc Pollefeys and Yakup
Genc, GPU-Based Video Feature Tracking and Matching , EDGE 2006,
workshop on Edge Computing Using New Commodity Architectures,
Chapel Hill, 2006.
127
128. 参考文献3
•4. SIFT以降のアプローチ
- [Rosten 10] E. Rosten, R. Porter, T. Drummond, Faster and Better: A
Machine Learning Approach To Corner Detection , Pattern Analysis and
Machine Intelligence, pp. 105-119, 2010.
- [M.Calonder 10] M.Calonder, V.Lepetit and C.Strecha and P.Fua, BRIEF:
Binary Robust Independent Elementary Features , In Proc. European
Conference on Computer Vision, pp.778-792, 2010.
- [Leutenegger 11] S.Leutenegger, M.Chli and R.Y.Siegwart BRISK: Binary
Robust Invariant Scalable Keypoints , In Proc. International Conference on
Computer Vision, 2011.
- [Rublee 11] E.Rublee, V.Rabaud, K.Konolige and G.Bradski ORB: an
efficient alternative to SIFT or SURF , In Proc. International Conference on
Computer Vision, 2011.
- [Ambai 11] M.Ambai and Y.Yoshida CARD: Compact And Real-time
Descriptors , In Proc. International Conference on Computer Vision, 2011.
- [長谷川 13] 長谷川昂宏, 山内悠嗣, 藤吉弘亘, 安倍満, 吉田悠一, Cascaded FAST
によるキーポイント検出 , 画像センシングシンポジウム, 2013.
128