公開URL:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Li_Generative
_Image_Dynamics_CVPR_2024_paper.pdf
出典:Zhengqi Li, Richard Tucker, Noah Snavely, Aleksander Holynski: Generative Image Dynamics, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2024)
概要:自然な物体の動きを学習し、静止画から動画を生成する新しいアプローチを提案しています。実際の映像から抽出した動きのパターンをフーリエ領域でモデル化し、拡散モデルを用いて予測します。単一の画像から、周波数調整された拡散サンプリングプロセスを使用してスペクトル体積を予測し、これを動画全体をカバーする動きのテクスチャに変換します。この手法により、静止画からシームレスにループする動画を作成したり、実際の画像内のオブジェクトとインタラクティブに動きを生成したりすることが可能になります。
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
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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。
A Study on Decision Support System for Snow Removal Dispatch using Road Surfa...harmonylab
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This study focuses on addressing the challenges associated with decision-making in winter road snow removal operations, aiming to alleviate the burden on snow removal personnel. Specifically, we propose an approach to develop a system that collects and visualizes information on road snow conditions and weather data to support decision-making by personnel. Additionally, by sharing the collected information, we aim to facilitate the sharing of premonitions about changes in decision-making among snow removal personnel, reducing the need for physical inspections.We have validated the effectiveness of the system and confirmed its efficacy.
DLゼミ: MobileOne: An Improved One millisecond Mobile Backboneharmonylab
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公開URL:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Vasu_MobileOne_An_Improved_One_Millisecond_Mobile_Backbone_CVPR_2023_paper.html
出典:Vasu, Pavan Kumar Anasosalu, et al.: MobileOne: An Improved One Millisecond Mobile Backbone, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2023)
概要:モバイル端末向けのニューラルネットワークは多くの場合、FLOPsやパラメータ数で最適化されています。しかし、これらの最適化は実際のモバイルデバイスで実行した場合のネットワークの応答時間に相関しない場合があります。我々は昨今のニューラルネットワークの最適化のボトルネックを特定?分析し、その結果をもとにした新たな効率的なバックボーンMobileOneを設計しました。結果はMobileFormerと同等の性能を得ながら、38倍高速であり、最先端の効率性を達成しました。
5. 时间制约付き飞行プラン n :目的地番号 ( n 1)
ox : X 座標の目的地 [ cm ]
飛行プラン oy : Y座標の目的地 [ cm ]
出発地と複数の目的地から構成 oz : Z 座標の目的地 [ cm ]
n番目の目的地を g n (oxn , oyn , ozn , o n , Tn ) と表す o :ヨー角の目的地 [ rad ]
Tn : 到着時刻 [sec]
ただし出発地は g 0 (ox0 , oy0 , oz0 , o 0 , T0 ) とする
g1 (ox1 , oy1 , oz1 , o 1 ,30) 指定した時刻に到着する
目的地での誤差を小さくする
等速直線飛行
等角速度飛行
300[cm]
g 2 (ox2 , oy2 , oz 2 , o 2 ,40)
g0 (ox0 , oy0 , oz0 , o 0 ,0) g 3 (ox3 , oy3 , oz3 , o 3 ,60)
6. 目标速度の计算方法
目標速度
(oxn ox n 1 )
X軸 : ev x (t ) (t Tn 1 Ta ) xt Ta
Tn Tn 1
ev x (t ) : 目標速度[cm/sec] xt : 時刻 t[sec] における飛行船の位置[cm]
Ta : 定数( = 3.0[sec])
0.3[sec]毎に現在の位置と目標位置から目標速度を計算する
X[cm]
oxn
oxn 1
t[sec]
0 Tn 1 t t t t Tn
Ta TaTaTa
7. 笔滨顿制御(フィードバック制御)
d x (t ) d x (t T)
X軸 : mx (t ) KPx d x (t ) KI x d x (t ) KDx
T y
d y (t ) d y (t T) x1
Y軸 : m y (t ) KPy d y (t ) KI y d y (t ) KDy Y
T 2
4
d (t ) d z (t T)
Z軸 : mz (t ) KPz d z (t ) KI z d z (t ) KDz z 3
T
d (t ) d (t T)
Θ : m (t ) KP d (t ) KI d (t ) KD X
T
m(t) : プロペラ推力 KP : Propotiona l gain Z
d(t) : v (t ) ev (t ),目標速度との偏差 KI : Integral gain
ΔT : サンプリング時間 ( 0.3[sec]) KD : Derivative gain
5 6 Y
m1 (t ) m y (t ) m (t ) m 2 (t ) m x (t ) m (t ) m 5 (t ) m z (t )
m 3 (t ) m y (t ) m (t ) m 4 (t ) m x (t ) m (t ) m 6 (t ) m z (t )
Y軸,Z軸,及びヨー角θもX軸と同様に設定する