[2010]
Large-scale Image Classification: Fast Feature Extraction and SVM Training
[2011]
High-dimensional signature compression for large-scale image classification
【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.
4. 画像補完
} Scene completion using millions of photographs [Hays
et al., SIGGRAPH 07]
} 類似画像を利用した画像の合成・補完
} データベースが大きくなるほど性能向上
入力画像
ユーザ指定 類似画像
合成画像
のマスク
6. 三次元再構築
} Photo tourism [Snavely et al., SIGGRAPH 06]
} 大量の画像の幾何的な位置合わせを行い、元の三次元対象物を復元
} [Agarwal et al., ICCV 09]
} [Furukawa et al., CVPR 10]
} http://www.youtube.com/watch?v=ofHFOr2nRxU
7. 画像の美観評価
} High level describable attributes for predicting
aesthetics and interestingness [Dhar et al., CVPR 11]
} 大量の写真に対するユーザの評価を利用することで、
写真の良しあしを学習
15. 大規模化の効果 (例)
} Flickr画像を用いたK最近傍識別
似た画像を探して、そのラベルを利用
}
100K dataset
1.6M dataset
12M dataset
認
識 football soccer varsity girls boys football soccer festival college church stainedglass football
結 travel party family school high
futbol park people cycling bath city vacation travel
果 marchingband vacation
cathedral window glass
近
傍
画
像
16. 解決すべき重要な課題: Semantic gap
} 事例の 類似度 をどう定義すべきか?
} 例えば、単純なカラーヒストグラムだと
右の二つの画像は非常に近い値となる
I look my dog contest: http://
www.hemmy.net/2006/06/25/i-
look-like-my-dog-contest/
} もともと物理的な信号に過ぎない画像と 意味 との間には
大きな隔たりがある
} さまざまな性質をもった大量の画像特徴が必要
} 色、形状、自己類似性、・・・ (基本的に力技で列挙)
} 識別的アプローチが中心