Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learningYusuke Uchida
An overview of semi supervised learning, weakly-supervised learning, unsupervised learning, and active learning.
Focused on recent deep learning-based image recognition approaches.
Semi supervised, weakly-supervised, unsupervised, and active learningYusuke Uchida
An overview of semi supervised learning, weakly-supervised learning, unsupervised learning, and active learning.
Focused on recent deep learning-based image recognition approaches.
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.
【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。
20. Flash / No‐Flash Photo Improvement
Flash / No Flash Photo Improvement
Merge best features: warm, cozy candle light (no‐flash)
g , y g ( )
low‐noise, detailed flash image
21. ‘Cross’ or ‘Joint’ Bilateral Idea:
Cross or Joint Bilateral Idea:
Noisy but Strong…
Noisy but Strong… Range filter preserves signal
g p g
Use stronger signal’s range filter
Noisy and Weak… weights…
24. Overview
Basic approach of both flash/noflash papers
Basic approach of both flash/noflash papers
Remove noise + details
Remove noise + details
from image A,
Keep as image A Lighting
No‐flash
‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐
Obtain noise free details
Obtain noise‐free details
from image B,
Discard Image B Lighting Result
39. 奥行き画像超解像:従来研究(1)
原画像の位置・色
の重み付き平均
J. Kopf et al.: Joint bilateral upsampling ACM Trans. on Graphics,
J Kopf et al : “Joint bilateral upsampling”, ACM Trans on Graphics
vol. 26, no. 3, p. 96, Jul. 2007.
47. Bilateral Filterの高速化
Bilateral Filterの高速化
• CHEN, J., PARIS, S., AND DURAND, F. 2007.
g g p g
Real‐time edge‐aware image processing with
the bilateral grid. ACM TOG 26, 3,103.
• CRIMINISI A SHARP T ROTHER C AND
CRIMINISI, A., SHARP, T., ROTHER, C., AND
P’EREZ, P. 2010. Geodesic image and video
editing. ACM TOG 29, 5, 134.
48. Separable bilateral filtering for fast
video preprocessing
• バ
バイラテラルフィルタのカーネルを縦横1画素
タ ネ を縦横 素
の幅に分離して二度適用する近似
*
T. Pham,and L. J. Van Vliet, Separable bilateral filtering for fast video preprocessing. Proc.
IEEE ICME, 0, 4 pp. 2005.
49. Real‐time O(1) bilateral filtering
Real time O(1) bilateral filtering
階 を 階 減色
• 256階調をn階調(2,4,8,16・・・)に減色し,
間は線形補間することで高速化
• カラーに弱い(256x256x256=65536色...)
• 色空間を
色空間をR+G+B=768色の空間に潰して計算
色の空間に潰して計算
(発展:ドメイントランスフォーム?)
※ F. Porikli, Constant time O(1) bilateral filtering. In CVPR,1–8, 2008 の発展版
Q. Yang, K. H. Tan, and N. Ahuja, Real‐time O(1) bilateral filtering, In CVPR, 557–564. 2009
55. Non Local Means Filter
Non Local Means Filter
入力画像とサポートウィンドウ
1.カーネル中心(赤色)の周りにテンプレート画像(5x5)を作成し,
2.サポートウィンドウ(13x13)の範囲をテンプレートマッチング.
サポ トウ ドウ( ) 範囲を プ ト チ グ
3.類似度をサポートウィンドウの重みとして重み付きフィルタリングを行う.
82. Ways to use large camera arrays
Ways to use large camera arrays
• widely spaced light field capture
• tightly packed high‐performance imaging
• intermediate spacing synthetic aperture photography
intermediate spacing synthetic aperture photography
83. カメラアレイ,レンズアレイ
カメラアレイ レンズアレイ
• Computational Photography
– Image based rendering
g g
– Light field辺
– 光線空間
– カメラアレイ,レンズアレイ