【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.
29. Passion for the
business
(ビジネスへの情熱)
Trustworthiness
(信頼感)
Teamwork and Collaboration
(チームワークとコラボレーション)
Communication
(コミュニケーション力)
Adaptability
(適応力)
Creative problem
Solving
(創造的問題解決力)
Taking ownership
(責任感)
Client focus
(お客様中心)
Drive to achieve
(目標達成への推進力)
IBMers Value
お客様の成功
イノベーション
信頼と責任
IBM ファウンデーショナル・コンピテンシー
そして、業務プロセスに人の相乗効果をもたらす環境を実現するのに欠かせない要素技術がこの前のセッションでご紹介した分析技術だと思っています。
ソーシャルウェアは業務をしていると自然に
情報がたまる
自分のためにしていることが人のためになる
という特徴を持っています。
この人々のはつながりや働き日々の活動から生まれる膨大な非構造化データを分析し意味あるものに変えていく。
これが分析の技術の役割です。
この技術は、ソーシャルを発展させる上で必須となることでしょう。
<Original Speaker Note>
We are at a tipping point in the convergence of social software and analytic technologies.
Businesses require a tight coupling of the two, in what we call “socially synergistic solutions.”
We are at a tipping point in the convergence of social software and analytic technologies, and business will increasingly require a tight coupling of the two to maximize their success. Customers will want to combine data from sensors and streams, their enterprise data, and social data -- that's data from or about people -- and use computation and analytics to bring the information together, aggregate, filter, and correlate it, and analyze it together to generate new insights. (as consumer products companies, for example, want to do to understand how their brands are perceived and how that influences sales in different demographics. And they will want to use analytics to more effectively take advantage of emerging techniques in social software to involve people, get their participation and improve their performance, and influence their behavior (as the city of Dubuque wants to do, by combining sensor data, analytics, and techniques taken from digital games, to reduce the use of resources like water.)These capabilities have traditionally existed in two different silos, with one set of technologies used to analyze a companies formal data like transactions, metrics, and KPIs, and another set of tools used to support the often tacit and unstructured human and collaborative work that goes on. And we've seen some blending of the two, initially with people emailing a spreadsheet, or setting up a discussion space to discuss data from analytic systems. And increasingly, systems like Cognos 10 and Manyeyes integrate collaboration tools with the reporting and visualization ones. What we are describing here goes beyond that, taking the deep analytic capabilities and applying them to the social data.