Koh Takeuchi, Ryo Nishida, Hisashi Kashima, Masaki Onishi. "Grab the Reins of Crowds: Estimating the Effects of Crowd Movement Guidance Using Causal Inference", AAMAS, 2021.
のスライド
Koh Takeuchi, Ryo Nishida, Hisashi Kashima, Masaki Onishi. "Grab the Reins of Crowds: Estimating the Effects of Crowd Movement Guidance Using Causal Inference", AAMAS, 2021.
のスライド
The moving self and the unmoving world are reciprocal aspects of the same perception. To say that one perceives an outflow of the world ahead and an inflow of the world behind as one moves forward in the environment would be quite false.
Karl Fristonが提唱している「自由エネルギー原理(free-energy principle = FEP)」について、北大文学部の聴衆を対象にして、物理学や機械学習の知識の前提抜きにして、説明を行い、その意義を説明したものです。FEPの意識研究への応用に向けて、FEPとエナクション説の近接性について強調したものとなっております。
Chainer is a deep learning framework which is flexible, intuitive, and powerful. This slide introduces some unique features of Chainer and its additional packages such as ChainerMN (distributed learning), ChainerCV (computer vision), ChainerRL (reinforcement learning)
【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.
34. エナクティヴ・アプローチへの批判
脳神経科学の分野からの批判
Goodale M. A., et al.：Separate visual pathways for perception and action
視覚性運動失調
損傷
背側視覚路
視空間性情報を手の動きの指標
とすることができない．注視し
ている対象をつかもうとして
も，そこに手を持っていくこと
ができない． 1次視覚野
視覚性形態失認
ものを見てもそれが何であるか
わからない． 腹側視覚路
損傷
35. エナクティヴ・アプローチへの批判
脳神経科学の分野からの批判
Goodale M. A., et al.：Separate visual pathways for perception and action
視覚性運動失調
損傷
背側視覚路
視空間性情報を手の動きの指標
とすることができない．注視し
ている対象をつかもうとして
も，そこに手を持っていくこと
ができない． 1次視覚野
視覚性形態失認
ものを見てもそれが何であるか
わからない． 腹側視覚路
視覚情報はV1から2
つの経路へ分かれる
損傷
36. エナクティヴ・アプローチへの批判
脳神経科学の分野からの批判
Goodale M. A., et al.：Separate visual pathways for perception and action
脳の視覚システムは
背側視覚路
腹側視覚路
37. エナクティヴ・アプローチへの批判
脳神経科学の分野からの批判
Goodale M. A., et al.：Separate visual pathways for perception and action
脳の視覚システムは
背側視覚路
「行為のための視覚」
腹側視覚路
38. エナクティヴ・アプローチへの批判
脳神経科学の分野からの批判
Goodale M. A., et al.：Separate visual pathways for perception and action
脳の視覚システムは
背側視覚路
「行為のための視覚」
と
腹側視覚路
39. エナクティヴ・アプローチへの批判
脳神経科学の分野からの批判
Goodale M. A., et al.：Separate visual pathways for perception and action
脳の視覚システムは
背側視覚路
「行為のための視覚」
と
「知覚のための視覚」
腹側視覚路
40. エナクティヴ・アプローチへの批判
脳神経科学の分野からの批判
Goodale M. A., et al.：Separate visual pathways for perception and action
脳の視覚システムは
背側視覚路
「行為のための視覚」
と
「知覚のための視覚」
に分離されている
腹側視覚路
41. エナクティヴ・アプローチへの批判
脳神経科学の分野からの批判
Goodale M. A., et al.：Separate visual pathways for perception and action
脳の視覚システムは
背側視覚路
「行為のための視覚」
と
「知覚のための視覚」
に分離されている
腹側視覚路
二重視覚システム仮説
42. エナクティヴ・アプローチへの批判
脳神経科学の分野からの批判
Goodale M. A., et al.：Separate visual pathways for perception and action
「知覚と行為は分離不可能」とした
エナクティヴ・アプローチは否定されるように思われる
43. エナクティヴ・アプローチへの批判
脳神経科学の分野からの批判
Goodale M. A., et al.：Separate visual pathways for perception and action
二重視覚システム仮説
「知覚と行為は分離不可能」とした
エナクティヴ・アプローチは否定されるように思われる
46. 二重視覚システム仮説との統合
しかし，近年この二つの脳の部位は三次元形態の認識に際
して同時に活性するということが明らかになっている
Verhoef BE, et al.：Synchronization between the end
stages of the dorsal and the ventral visual
stream（2011）
また，二つの視覚路は相互連絡していることも分かっている
dorsal 視覚的運動失調・形態失認の例はどち
らかだけでは正しい知覚はできないと
いうことを示唆する
二つの経路の同時活性は両方の部位が
ventral 働くことで人の知覚が成り立っている
ということを示唆する
69. 緩い対称性モデル
対称性 p(q|p) = p(p|q)
相互排他性 p(q|p) = p(¬q|¬p)
両者が
全く成り立たないモデル 完全に成り立つモデル
a a+d
P (q|p) = S(q|p) =
a+b a+d+b+c
a+ b
b+d d
LS(q|p) =
a+ b
b+d d +b+ a
a+c c
緩い対称性モデルでは両者が緩やかに成り立つ
70. 緩い対称性モデル
a+ b
b+d d
LS(q|p) =
a+ b
b+d d +b+ a
a+c c
対称性バイアス
LSHp»qL
の度合い
0.8
0.6
0.4
0.2
LSHq»pL
0.2 0.4 0.6 0.8
LS(q|p)が大きくなると LS(q|p) =LS(p|q)となる傾向
71. 緩い対称性モデル
a+ b
b+d d
LS(q|p) =
a+ b
b+d d +b+ a
a+c c
相互排他性バイアス
の度合い LSHÿq»ÿpL
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
LSHq»pL
0.2 0.4 0.6 0.8
緩やかにLS(q|p)=LS(¬q|¬p)の傾向が見える
