ICASSP 2019音声&音響論文読み会(https://connpass.com/event/128527/)での発表資料です。
AASP (Audio and Acoustic Signal Processing) 分野の紹介と、ICASSP 2019での動向を紹介しています。#icassp2019jp
音源分離における音響モデリング(Acoustic modeling in audio source separation)Daichi Kitamura
北村大地, "音源分離における音響モデリング," 日本音響学会 サマーセミナー 招待講演, September 11th, 2017.
Daichi Kitamura, "Acoustic modeling in audio source separation," The Acoustical Society of Japan, Summer Seminar Invited Talk, September 11th, 2017.
Presentation slide for AI seminar at Artificial Intelligence Research Center, The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Japan.
URL (in Japanese): https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_046.html
ICASSP 2019音声&音響論文読み会(https://connpass.com/event/128527/)での発表資料です。
AASP (Audio and Acoustic Signal Processing) 分野の紹介と、ICASSP 2019での動向を紹介しています。#icassp2019jp
音源分離における音響モデリング(Acoustic modeling in audio source separation)Daichi Kitamura
北村大地, "音源分離における音響モデリング," 日本音響学会 サマーセミナー 招待講演, September 11th, 2017.
Daichi Kitamura, "Acoustic modeling in audio source separation," The Acoustical Society of Japan, Summer Seminar Invited Talk, September 11th, 2017.
Presentation slide for AI seminar at Artificial Intelligence Research Center, The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Japan.
URL (in Japanese): https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_046.html
独立性に基づくブラインド音源分離の発展と独立低ランク行列分析 History of independence-based blind source sep...Daichi Kitamura
東京大学 システム情報学専攻 談話会
2017年2月27日(月)15時~16時30分
北村大地, "独立性に基づくブラインド音源分離の発展と独立低ランク行列分析," 東京大学 システム情報学専攻 談話会, 2月27日, 2017年.
Daichi Kitamura, "History of independence-based blind source separation and independent low-rank matrix analysis," The University of Tokyo, Department of Information Physics and Computing, Seminar, 27th Feb., 2017.
独立性に基づくブラインド音源分離の発展と独立低ランク行列分析 History of independence-based blind source sep...Daichi Kitamura
東京大学 システム情報学専攻 談話会
2017年2月27日(月)15時~16時30分
北村大地, "独立性に基づくブラインド音源分離の発展と独立低ランク行列分析," 東京大学 システム情報学専攻 談話会, 2月27日, 2017年.
Daichi Kitamura, "History of independence-based blind source separation and independent low-rank matrix analysis," The University of Tokyo, Department of Information Physics and Computing, Seminar, 27th Feb., 2017.
The Internet has been evolving. One of the major reasons IPv6 should be deployed now is to restore the end-to-end principle of the Internet. However, as the Internet has changed dramatically in the last decade, returning to its original form is very difficult. In this presentation, I will discuss what is happening today and how we can best sustain and improve the Internet.
A Brief Introduction of Anomalous Sound Detection: Recent Studies and Future...Yuma Koizumi
Presentation slide for AI seminar at Artificial Intelligence Research Center, The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Japan.
URL (in Japanese): https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/seminar_046.html
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。