CV分野での最近の脱○○系論文3本を紹介します。
・脱ResNets: RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again
・脱BatchNorm: High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization
・脱attention: LambdaNetworks: Modeling Long-Range Interactions Without Attention
CV分野での最近の脱○○系論文3本を紹介します。
・脱ResNets: RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again
・脱BatchNorm: High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization
・脱attention: LambdaNetworks: Modeling Long-Range Interactions Without Attention
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)。
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
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)。
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。
近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。
"Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise.
The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission.
Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。
Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
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。
8. Apache License 2.0 特許条項
日本語参考訳( https://ja.osdn.net/projects/opensource/wiki/licenses%2FApache_License_2.0 )
正文( http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html )
3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual, worldwide, non-exclusive,
no-charge, royalty-free, irrevocable (except as stated in this section) patent license to make, have made, use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer
the Work, where such license applies only to those patent claims licensable by such Contributor that are necessarily infringed by their Contribution(s) alone or
by combination of their Contribution(s) with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You institute patent litigation against any entity
(including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct or contributory
patent infringement, then any patent licenses granted to You under this License for that Work shall terminate as of the date such litigation is filed.
3. 特許ライセンスの付与 本ライセンスの条項に従って、
各コントリビューターはあなたに対し、成果物を作成したり、使用したり、販売したり、販売用に提供したり、
インポートしたり、その他の方法で移転したりする、無期限で世界規模で非独占的で使用料無料で取り消し不能な
(この項で明記したものは除く)特許ライセンスを付与します。
ただし、このようなライセンスは、コントリビューターによってライセンス可能な特許申請のうち、当該コントリビューターの
コントリビューションを単独または該当する成果物と組み合わせて用いることで必然的に侵害されるものにのみ適用されます。
あなたが誰かに対し、交差請求や反訴を含めて、成果物あるいは成果物に組み込まれたコントリビューションが
直接または間接的な特許侵害に当たるとして特許訴訟を起こした場合、本ライセンスに基づいて
あなたに付与された特許ライセンスは、そうした訴訟が正式に起こされた時点で終了するものとします。
特許報復条項により特許係争を抑止する仕組みが組み込まれている
訴訟を起こされにくい、起こしにくい
9. DLフレームワークのライセンス
Neural Network Libraries (nnabla)fastai
tf.keras
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)
Apache License 2.0 BSD License (3-Clause)*1
MIT License
ライセンス確認日:2018/12/9*1: Caffe2はコードによってライセンスが異なりますTensorFlow MXNet Gluon PaddlePaddle Deeplearning4j
PyTorch Caffe2
Keras Chainer
10. 物体検出、semantic segmentation関連ライブラリのライセンス
Apache License 2.0
TensorFlow Models
(Tensorflow Object
Detection API,
DeepLab, …)
Detectron Caffe2
(Faster R-CNN 部分は
MIT License (c)Microsoft)
GluonCV MXNet
mmdetection PyTorch
tensorpack
maskrcnn-benchmark
PyTorch
(Albumentations)
Darknet
- META-LICENSE Version 1
- YOLO LICENSE Version 1
- YOLO LICENSE Version 2
- WTFPL Version 2
- RNN LICENSE Version 3
- MIT License
- GPL Version 3 (特許条項あり)
dnn module
samples
BSD/MIT等
LearnOpenCV
MIT License BSD License (3-Clause)
マルチライセンス
ライセンス確認日:2018/12/9
ChainerCV
OpenCV