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.
「解説資料」MetaFormer is Actually What You Need for VisionTakumi Ohkuma
'MetaFormer is Actually What You Need for Vision' の論文の解説資料
近年画像認識において高い精度を実現しているVision TransformerやMLP-Mixer等の非CNN系のモデルを、Embedding、Tokenの混合、Channel毎のMLP の3つを構成要素としてもつモデル群「MetaFormer」として一般化し、このMetaFormerが高い精度を実現する為に必要な枠組みあると主張した研究。
MetaFormerの枠組みにおいて、その構成要素の一つである「Tokenの混合」としてAttentionを採用したものがTransformer、MLPを採用したものがMLP-Mixer等のMLP系モデルである。
さらに、本研究ではこのTokenの混合として、極力シンプルな演算であるPoolingを採用した「PoolFormer」を提案し、複数の画像認識タスクで従来のモデルに劣らない精度を実現した。
PoolFormerはMetaFormerとしての最低限の機能しか持ち合わせていないにもかかわらず高い精度を達成したことから、MetaFormerの枠組み自体が画像認識に対して高いパフォーマンスを発揮できると主張している。
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.
「解説資料」MetaFormer is Actually What You Need for VisionTakumi Ohkuma
'MetaFormer is Actually What You Need for Vision' の論文の解説資料
近年画像認識において高い精度を実現しているVision TransformerやMLP-Mixer等の非CNN系のモデルを、Embedding、Tokenの混合、Channel毎のMLP の3つを構成要素としてもつモデル群「MetaFormer」として一般化し、このMetaFormerが高い精度を実現する為に必要な枠組みあると主張した研究。
MetaFormerの枠組みにおいて、その構成要素の一つである「Tokenの混合」としてAttentionを採用したものがTransformer、MLPを採用したものがMLP-Mixer等のMLP系モデルである。
さらに、本研究ではこのTokenの混合として、極力シンプルな演算であるPoolingを採用した「PoolFormer」を提案し、複数の画像認識タスクで従来のモデルに劣らない精度を実現した。
PoolFormerはMetaFormerとしての最低限の機能しか持ち合わせていないにもかかわらず高い精度を達成したことから、MetaFormerの枠組み自体が画像認識に対して高いパフォーマンスを発揮できると主張している。
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
Similar to SSII2021 [SS1] Transformer x Computer Visionの 実活用可能性と展望 〜 TransformerのComputer Visionにおける躍進と 肥大化する計算資源 〜 (20)
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.
【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.
33. | 33
しかし…
未だ必要とされる計算資源は大きい(※)。実応用上の観点ではCNNはまだ
駆逐されなさそう
Models are trained on 8 GPUs with 2 images per GPU
for 160K iterations.
Swin Transformer[5]
All models are trained for 300 epochs from scratch on 8 V100 GPUs.
Pyramid Vision Transformer(PVT)[11]
We used a small batch size of 64 across 32 TPUs to make sure all models fit
comfortably … Perceiver[13]
※ EfficientNet-B7のパラメータ数が66Mに対し、Swin, PVTの最大モデルのサイズは
197M,61.4M。モデルサイズもそこそこに大きいが、大きな画像を入れたときのメモリ占
有量が大きいため、これだけの計算資源を使っていると予想