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.
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.
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。
29. ■ Text-to-imageのタスク
■ 文章を入力して画像を生成
Image synthesis via GANs
Conditional Image Synthesis
Text-to-image
Label-to-image
背景
People riding on
elephants that
are walking through
a river.
引用5 [Seunghoon Hong et al., 2018]
63. ■ Discriminatorはpix2pixHDと同じMulti-scale discriminator (PatchGAN準拠)
(Adversarial loss + Feature Matching loss + Perceptual loss)
■ least squared loss -> Hinge lossに変更
■ DiscriminatorにはSPADE層をいれない
実装詳細
引用1 [Taesung Park et al., 2019]
引用7 [Ting-Chun Wang et al, 2017]
66. ■ Base Line:
① Pix2pixHD:SOTAなGANベースアプローチ
ベースライン
引用7 [Ting-Chun Wang et al, 2017]
67. ■ Base Line:
① Pix2pixHD:SOTAなGANベースアプローチ
② CRN:段階的に高解像度Semantic mapを入力するFeedforwardアプローチ
ベースライン
引用14 [Qifeng Chen et al., 2017]
68. ■ Base Line:
① Pix2pixHD:SOTAなGANベースアプローチ
② CRN:段階的に高解像度Semantic mapを入力するFeedforwardアプローチ
③ SIMS:本物画像のDBからセグメント合成するアプローチ
ベースライン
引用15 [Xiaojuan Qi et al., 2018]
79. 参考文献
■ [1] Taesung Park et al. Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization, 2019
https://arxiv.org/abs/1903.07291
https://youtu.be/9GR8V-VR4Qg?t=614
■ [2] Tero Karras et al. Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation, 2018
https://arxiv.org/abs/1710.10196
https://youtu.be/XOxxPcy5Gr4
■ [3] Alec Radford et al. Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, 2015
https://arxiv.org/abs/1511.06434
■ [4] Takeru Miyato et al. cGANs with Projection Discriminator, 2018
https://arxiv.org/abs/1802.05637
■ [5] Seunghoon Hong et al. Inferring Semantic Layout for Hierarchical Text-to-Image Synthesis, 2018
https://arxiv.org/abs/1801.05091
■ [6] Phillip Isola et al. Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks, 2016
https://arxiv.org/abs/1611.07004
■ [7] Ting-Chun Wang et al. High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs, 2017
https://arxiv.org/abs/1711.11585
https://youtu.be/3AIpPlzM_qs
80. 参考文献
■ [8] Qifeng Chen, et al. Photographic Image Synthesis with Cascaded Refinement Networks, 2017
https://arxiv.org/abs/1707.09405
■ [9] Xun Huang, et al. Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization, 2017
https://arxiv.org/abs/1703.06868
■ [10] Harm de Vries, et al. Modulating early visual processing by language, 2017
https://arxiv.org/abs/1707.00683
■ [11] Holger Caesar, et al. COCO-Stuff: Thing and Stuff Classes in Context, 2018
https://arxiv.org/abs/1612.03716
■ [12] Bolei Zhou, et al. Semantic Understanding of Scenes through the ADE20K Dataset, 2016
https://arxiv.org/abs/1608.05442
■ [13] Marius Cordts, et al. The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding, 2016
https://arxiv.org/abs/1604.01685
■ [14] Qifeng Chen, et al. Photographic Image Synthesis with Cascaded Refinement Networks, 2017
https://arxiv.org/abs/1707.09405
■ [15] Xiaojuan Qi, et al. Semi-parametric Image Synthesis, 2018
https://arxiv.org/abs/1804.10992