Introduction of "the alternate features search" using RSatoshi Kato
Introduction of the alternate features search using R, proposed in the paper. S. Hara, T. Maehara, Finding Alternate Features in Lasso, 1611.05940, 2016.
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。
14. Lasso の課題
Lasso の問題点
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p ≫ n 問題 (West et al. 2001):p ≫ n の状況において、共変
量が p 個あった場合でも、Lasso が選択できる共変量の個数
は n 個である(分散共分散行列のランクが n になるため)
。
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グループ化効果がない:Lasso は変数間の相関を考慮できな
い。高い相関を持ついくつかの変数があるとき、それらをグ
ループ化された変数とよび、Lasso は、その中から 1 つしか
モデルに取り込むことはできない。
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n > p での問題:説明変数間の相関が高い場合には、グルー
プ化変数を無視する性質によってリッジ回帰よりも予測精度
が悪くなることがある。
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15. Lasso の課題 続き
Lasso が課題になる具体的な例
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白血病の人の遺伝子データ, Golub et al. Science(1999)。
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データのサンプル数 72 個, 共変量の数 7129 個.(p ≫ n 問題)
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遺伝子データでは、一般的に p ≈ 10000 で、サンプル数
n < 100 である。
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遺伝子データでは、一般的に遺伝子同士の結合 (”Pathway”)
が似通っていることから、共変量同士の相関が高いケースが
多く、グループ化された変数が存在する。
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→ 解決策の1つとして、(Na¨
ıve) Elastic Net がある。
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32. 参考文献
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Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone, Robert
Tibshirani(2004). LEAST ANGLE REGRESSION
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Hui Zou and Trevor Hastie(2005). Regularization and variable
selection via the elastic net
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Robert Tibshirani (1996). Regression Shrinkage and Selection
via the Lasso
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Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman(2009).
The Elements of Statistical Learning 2nd Edition
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