You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話Yusuke Uchida
第7回全日本コンピュータビジョン勉強会「CVPR2021読み会」(前編)の発表資料です
https://kantocv.connpass.com/event/216701/
You Only Look One-level Featureの解説と、YOLO系の雑談や、物体検出における関連する手法等を広く説明しています
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話Yusuke Uchida
第7回全日本コンピュータビジョン勉強会「CVPR2021読み会」(前編)の発表資料です
https://kantocv.connpass.com/event/216701/
You Only Look One-level Featureの解説と、YOLO系の雑談や、物体検出における関連する手法等を広く説明しています
Slides by Míriam Bellver at the UPC Reading group for the paper:
Liu, Wei, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, and Scott Reed. "SSD: Single Shot MultiBox Detector." ECCV 2016.
Full listing of papers at:
https://github.com/imatge-upc/readcv/blob/master/README.md
[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.
23. • Multi-scale feature maps for detection
• Convolutional predictors for detection
• Default boxes and aspect ratios
Model
23
24. • Multi-scale feature maps for detection
• Convolutional predictors for detection
• Default boxes and aspect ratios
Model
24
ベースネットワークの最後に
FeatureMapを追加
=> 出力サイズをゴリゴリ減らしてマ
ルチスケールに対応
25. • Multi-scale feature maps for detection
• Convolutional predictors for detection
• Default boxes and aspect ratios
Model
25
3x3の小さなフィルタを掛け、
物体クラスのスコアと、物体位置の
オフセットを出力
26. • Convolutional predictors for detection
3x3の小さなフィルタを掛け、物体クラスのスコアと物体位置のオフセット(x, y ,
w, h)を出力
出力の一つ一つのセルが
・物体クラス
・物体位置
を表すイメージ
Model
26
27. • Multi-scale feature maps for detection
• Convolutional predictors for detection
• Default boxes and aspect ratios
Model
27
28. • Default boxes and aspect ratios
異なるアスペクト比に対応するために、アスペクト比ごとに出力を分ける
k個のアス比の異なるボックス、c個の物体クラスと、4つのオフセットを出力する
場合、1つセルのサイズは(c+4)kになる
feature mapがm*nとすると、
最終的な出力マップは、(c+4)kmnになる
Model
28
29. ロス関数は
物体の位置ずれである、localization loss (loc) と
物体のクラスである、confidence loss (conf)を組み合わせたもの
各画像で出てきた全ての出力に対して、(1)式を計算する
(Nはマッチしたボックスの数、重みαは実験では1.0)
Training Objective
29
45. • [1] Girshick, Ross, et al. "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic
segmentation." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014.
• [2] He, Kaiming, et al. "Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition."
European Conference on Computer Vision. Springer International Publishing, 2014.
• [3] Girshick, Ross. "Fast r-cnn." Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015.
• [4] Ren, Shaoqing, et al. "Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks."
Advances in neural information processing systems. 2015.
• [5] Redmon, Joseph, et al. "You only look once: Unified, real-time object detection." arXiv preprint arXiv:
1506.02640 (2015).
• [6] Liu, Wei, et al. "SSD: Single Shot MultiBox Detector." arXiv preprint arXiv:1512.02325 (2015).
• [7] Uijlings, Jasper RR, et al. "Selective search for object recognition." International journal of computer
vision 104.2 (2013): 154-171.
Appendix
45