Deep learning reading club @ nimiri for SWESTKiyoshi Ogawa
We start from zero to learn deep learning with python. Members have each goal respectively and I will try language processing and gene/genome processing.
【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.
2. @sue445 (すえよんよんご/末吉 剛)
• 避暑のため東京から参戦
o ただし福岡出身なので寒いのは苦手w
• レッドフォックス株式会社所属
o SIでwebアプリ中心に1人TDDやってます
• Google App Engine/Slim3クラスタ
o appengineは1年半くらい触ってます
o appengine ja nightには半分くらい参加
o (一応)Slim3のコミット権限所持w
• TDD歴は1年くらい
o 福岡、東京1.5に続き3回目の参加
o 今回は(も)JavaのTA
JavaやSlim3のことなら何でも聞いてください!
11. spin upと戦うために
• ライブラリへの依存は極力減らす
o jarがたくさんあるとClassLoaderで読み込む時に時間が
かかりボトルネックになる
o WEB-INF/libにあるだけなら無害(JUnitとか)
o commons系もできれば使わない方がいい
• JSPは使わない
o Jasperの初期化だけで5000~6000msかかるため
• オンプレで使ってるようなFWは使わない
o この手のFWは初期化に時間がかかるため
o Springだと最低限の初期化だけで10000ms以上かかる
o FWは初期化の速い物だけを使う
19. その他
• Twitter4j
o Java用Twitterライブラリで、JavaでTwitterやるなら定番
o appengine用のjarを使えばappengineの非同期APIを使う
のでかなり速い
• Maven2
o appengineやslim3は頻繁にアップデートされるためpom
を編集するだけですぐにjarを差し替えることができるの
は便利
o アーキタイプもあるのでプロジェクト作成も楽々