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
SSII2021 [SS2] Deepfake Generation and Detection – An Overview (ディープフェイクの生成と検出)SSII
SSII2021 [SS2] Deepfake Generation and Detection – An Overview (ディープフェイクの生成と検出)
6/10 (木) 14:30~15:00
講師:Huy H. Nguyen 氏(総合研究大学院大学/国立情報学研究所)
概要: Advances in machine learning and their interference with computer graphics allow us to easily generate high-quality images and videos. State-of-the-art manipulation methods enable the real-time manipulation of videos obtained from social networks. It is also possible to generate videos from a single portrait image. By combining these methods with speech synthesis, attackers can create a realistic video of some person saying something that they never said and distribute it on the internet. This results in loosing social trust, making confusion, and harming people’s reputation. Several countermeasures have been proposed to tackle this problem, from using hand-crafted features to using convolutional neural network. Some countermeasures use images as input and other leverage temporal information in videos. Their output could be binary (bona fide or fake) or muti-class (deepfake detection), or segmentation masks (manipulation localization). Since deepfake methods evolve rapidly, dealing with unseen ones is still a challenging problem. Some solutions have been proposed, however, this problem is not completely solved. In this talk, I will provide an overview on both deepfake generation and deepfake detection/localization. I will mainly focus on image and video domain and also introduce some audiovisual-based methods on both sides. Some open discussions and future directions are also included.
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。
5. Copyright 2019 Sony Corporation2019.06.145
※ Y. Haung et al. GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism, Google
精度改善のために一桁以上大きいモデルも登場
モデルを大きくすることで 84.3% の精度を達成
参考:ResNet-50 224 × 224 25M 76.4 92.9
6. Copyright 2019 Sony Corporation2019.06.146
Deep Learning 学習規模の拡大
活用・収集される
学習データは年々増加
入力画像の解像度の増加
■ 学習データの高精細化■ 学習データ量の増加 ■ 学習モデルのサイズ増加
より高度な処理の実現の為に
学習モデルサイズも増加
物体認識
物体検出
セグメンテーション
1024x2048
408x408
224x224
CAT
新産業構造ビジョン(H29.5.30経済産業省)より
世界のデータ量は2年毎に倍増
世界のデータセンターに保存されるデータ量 ※ Y. Haung et al. GPipe: Efficient Training of Giant Neural
Networks using Pipeline Parallelism, Google
21. Copyright 2019 Sony Corporation2019.06.1421
Learning Rate の調整
LR Warm-up なし
LR Warm-up あり
• Learning Rate Scaling
LRをworker数倍する
• Learning Rate Warm-up
初期数エポック間 LR を徐々に上昇させる
調整の例)
学習開始時の LRの値: 1 worker時の LR
最大値 LR = 初期値 * worker数 まで線形に増加
22. Copyright 2019 Sony Corporation2019.06.1422
LARS*
学習率を重みの変化比率に応じてレイヤ毎に決定
さらに学習率を連続的に減衰させる
* Y. You, I. Gitman and B. Ginsburg, "Large Batch Training of Convolutional Networks," arXiv:1708.03888, 2017.
最近の Large Batch の分散学習では標準的に利用されるテクニック
23. Copyright 2019 Sony Corporation2019.06.1423
Synced BN
※ https://hangzhang.org/PyTorch-Encoding/notes/syncbn.html
Non-Synced BN
Synced BN
Forward
Backward
Calculate the gradient of sum(x) and sum(𝑥𝑥2
) in each GPU.
複数のworker間に跨ってBNすることで、
BN の効果を最大化する方法
global mean : µ =
𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑥𝑥
𝑁𝑁
, global variance : σ =
𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑥𝑥2
𝑁𝑁
− µ2 + ε
𝑑𝑑𝑙𝑙
𝑑𝑑𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑥𝑥 𝑘𝑘
,
𝑑𝑑𝑙𝑙
𝑑𝑑𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑥𝑥2
𝑘𝑘
Calculate the gradient of 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑥𝑥 and 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 𝑥𝑥2