自分用読むべき論文メモ 2019年9月版
相変わらず忙しいふりをしています。Twitterで見かけた面白い記事まとめです。
RT
— 森山和道／ライター、書評屋 (@kmoriyama) October 2, 2019
重量わずか1g、ソフトロボット向け伸縮性小型ポンプを開発｜fabcross https://t.co/xYcNkWl2BQ
はいどろ
入院、差額ない部屋を希望してたけど満室なので差額ベッド代5000円×日数かかります同意書にサイン下さいと言われて（ツイッターで見たやつ…！）と思って「病院都合だと差額は支払い不要と聞いていますが…？💦」と言うと30分くらい待たされた結果差額なしの部屋を用意してくれた。満室とは🤔
— 日没 (@nichibotsu_63) October 1, 2019
こういう病院の事務は詐欺で立件されてもよい。
Deep Learningの統合開発環境Neural Network Consoleにおいて、画像データの水増しにより高精度を実現するImage Augmentationレイヤーの使い方解説動画を公開しました！https://t.co/VoFUHya2Kc
— Yoshiyuki Kobayashi (@frievea) October 2, 2019
Deep Dynamics Models for Learning Dexterous Manipulation
— Shuuji Kajita (@s_kajita) September 28, 2019
PDDM Planning with Deep Dynamics Models: simulation results https://t.co/KZXB5i2sWB
マニピュレーションのダイナミクス学習
日本語でarXivの量子情報・量子コンピュータの論文のまとめを公開しているサイト
— T duality (@QFTlover) September 27, 2019
GitHub - arXivQuration/arXivQuration: repository to share the quantum information and quantum computer articles https://t.co/dtgzNQPHvx
量子コンピュータリンク集
MixedRealityToolkit-Unity(MRTK) の非公式日本語ドキュメントを公開しました！
— たるこす (@tarukosu) September 27, 2019
詳しくはブログをご覧ください！ #MRTKhttps://t.co/oAPX61Uif1
MRTK非公式日本語マニュアル
一通り読んでみたけど、一番知りたかったOnline Calibration Validationについては書いてなかった。。。 High-Fidelity Sensor Calibration for Autonomous Vehicles https://t.co/nuFayfuUqm
— Atsushi Sakai (@Atsushi_twi) September 27, 2019
Calibration一杯アルゴリズムあるけど、必要な時に欲しいものが見つからない。最近、Visual Inertial SLAMの論文で良く出てくるので、ご存じの方も多いかと思います。キャリブレーションプログラムKalibrは下記のことができます。
— VMR Labs (@stargate3329) September 24, 2019
(1)レンズ歪み検出、ステレオ校正
(2)カメラ-IMU間の軸、時間ズレ検出
(3)ローリングシャッターカメラのキャリブレーションhttps://t.co/nIBZ0g48HO
Kalibr
Researchers from ETH Zurich are using a new method for digital timber con-struction in a real project for the first time.. #tech #design #robotics #engineering #future pic.twitter.com/hwoWUIc4dg
— Wevolver (@WevolverApp) September 28, 2019
ああ、こういうのが大好き。
当研究室M1山中君が福祉機器コンテストの学生部門で優秀賞を受賞し，HCR2019の会場で表彰式がありました．見た目はFinchですが，電気を使わない水圧アクチュエータを使っていて，無音，水につっこんでもOK，小さい力で手先を開閉できます．国際会議ISPOでも発表します． pic.twitter.com/agxJp15IYT
— 吉川雅博 : Masahiro Yoshikawa (@ddesign) September 27, 2019
【ブログ更新】これまでに3000報近く英語論文を読んできた経験から「英語論文の読み方」を4つのポイントにまとめました。
— みのん (@min0nmin0n) September 26, 2019
研究室に配属され、先輩から「この論文読んでおいて」と訳も分からず読み始めている学部生の方、「自己流」で始める前に一度読んでみてください。https://t.co/1RJ1QrY81G
論文読み方
はてなブログに投稿しました #はてなブログ
— D.IKUSHIMA (@DIKUSHIMA) September 26, 2019
機械学習の概念を非常にうまく説明したGoogleチームのマンガ - プチメタ3.0https://t.co/tZ2ThslKtW
Googleﾉ機械学習学習マンガ｡続編どうなったかな？
ゲームをついやってしまう、長くやってしまうのはなぜかというのをスーパーマリオ、ドラクエなどの具体例を通じて解説。アフォーダンスなどの直感、思い込みからタブーを破る驚き、世界像や状況を把握したいという本能を喚起させる物語など。認知科学、行動心理学のよい導入https://t.co/p9CSBLRhbf
— Daisuke Okanohara (@hillbig) September 24, 2019
日経ロボティクスにAI最前線という記事を2015年より連載しており、最新の話題を早く手加減せずに書くことをモットーにして書き続け気づいたらもうすぐ50回になります。過去の記事が無償で見られるようになっていますのでご興味のある方は読んでみてください https://t.co/zfw1vVBMrn
— Daisuke Okanohara (@hillbig) August 31, 2019
図面を現実に重ねてチェックできる「GyroEye Holo」最新版で精度向上へ - Mogura VR News https://t.co/3BoOgJcbe7 pic.twitter.com/tKW6iUanlJ
— Mogura VR News (@MoguraVR) 2019年9月27日
こういうのが当たり前になりつつある
Boston Dynamics is back with another video of Atlas doing parkour like a pro.
— Interesting Engineering (@IntEngineering) September 24, 2019
via @BostonDynamics #engineering #robotics #humanoid pic.twitter.com/3qz7hdbMVi
年次更新
レーザー加工も位置合わせが不要になったか…。画像認識で自動調整するレーザー加工機。 pic.twitter.com/dYyMBxnQGD
— 谷田 和郷＠中国深センでハードウェア製造現場の仕事 (@TKazusato) September 25, 2019
精度良いね
「お金よりも時間的な余裕が大事」と考える人の方がやりがいのある仕事を見つけ幸せになれると判明https://t.co/9yVUycB9xh
— GIGAZINE(ギガジン) (@gigazine) 2019年9月19日
時間が大事
Masking Salient Object Detection, a Mask Region-based Convolutional Neural Network Analys... https://t.co/wAaMOe7rEa pic.twitter.com/Hvmjrs6oNZ
— arxiv (@arxiv_org) 2019年9月19日
サリエンシー
え！THETA VってTensolflow Lite動くのか！！！まじか
— okd.sh@HAB (@undbn) 2019年9月19日
HowTo Build Tensorflow Apps for RICOH THETA by @craigoda1 https://t.co/yjjCU7NhFZ
Thetaの実力すごい
売上一兆円を超す大企業三社から言質取れたのでほぼ間違いないと思われる。
— shinshinohara (@ShinShinohara) September 19, 2019
どうやら、「うちみたいな大企業なら、100億は売り上げないと新規事業として成り立たない」という、意味不明の言説が日本の大企業の開発陣を呪縛してるらしい。不思議と、三社そろって100億円。なんで100億円やねん。
意味不明
遂に出た。これからの展開をお楽しみに。https://t.co/WKxgXAsIWG
— Masayuki Ohzeki (@mohzeki222) 2019年9月18日
量子コンピュータ関連記事。分からないけど、読む。
メモ：Mechanical Puppetry Lesson 5: Eye Mechanisms https://t.co/cDbvNbtt6v
— robo8080 (@robo8080) 2019年9月20日
英語書くときに気になるのは"この文脈でこの表現使う?"や"Google翻訳で出てきたけど言い方正しい?"だと思うのですが、そんな人におすすめのサイトが https://t.co/PTID3TwvVS 主に投稿サイトRedditから関連表現を検索してきてくれてネイティブ的に妥当な表現か確認できます。英語書くのはかどるー pic.twitter.com/PN5v396VKn
— Tomoaki Imai (@tomoaki_imai) September 19, 2019
dopeoplesay.com
英語の言い回し検索
書きました！「深層学習、物理的に撮影の難しい教師データはUE4で量産すれば良くない？」という記事です >
— D.Kamiyama (@gula_sound) September 19, 2019
自動運転システムの開発にUnreal Engine 4を活用！ デンソーが語る自動車業界におけるゲーム技術の存在感〜CEDEC 2019（1） | 特集 | https://t.co/Xx5oeCKXTx https://t.co/iebjZpvavf
ゲームエンジンは必須科目になりつつある
うむ
— あまりょー (@beakmark) 2019年9月19日
／ 一人でやってると個人開発と同じクオリティになる問題 https://t.co/ddRsF7lVnN
コレ！なんでもいいから人数は多い方が良い。
[新商品] 《お取り寄せ商品》Pi-field - ラズベリーパイ屋外稼動キット（LTEモデル） ￥213,840 https://t.co/zYrsMl435C #ssci_new pic.twitter.com/siPkx68WIz
— Switch Science (@ssci) September 19, 2019
ラズパイの屋外連続稼働はまだ高コストだなぁ。
LGSVL Simulator凄いペースで進化しているのでそろそろ改宗した方がよい気がしてきた（白目） https://t.co/eMkLDc1IbP
— dandelion (@dandelion1124) 2019年9月19日
LGSVLシミュレータ
AIにシンプルな「かくれんぼ」を繰り返し実行させることで複雑な戦略とその対抗策を生み出す試みhttps://t.co/ypa5Jvf0xc
— GIGAZINE(ギガジン) (@gigazine) 2019年9月18日
www.k2.t.u-tokyo.ac.jp
Maxwellモデル制御は、勉強しなければならない。
型番からコレかな？
— Katsu Shun (@katsushun89) 2019年9月17日
ブラシレスモータhttps://t.co/XmzBsdSOPI https://t.co/F5rSMh0S3o
安いなぁ
テスラ新EVにSiCと新制御、GaNは電動航空機を狙え https://t.co/BBYvyYiH2o
— 日経 xTECH エレキ・製造・自動車 (@techon) 2019年9月18日
GaNは来たのに、SiCはノーベル賞来ないのかな？
強化学習のビジネス利用に関する資料。 面白そう Reinforcement Learning Inside Business #reinforcement_learning https://t.co/SCPZ3giZkz @SlideShareより
— Atsushi Sakai (@Atsushi_twi) September 17, 2019
シカゴのWintrust Hall (Loyola's Water Tower Campus)で開催中の IFAC Workshop on Distributed Estimation and Control in Networked Systems (NecSys) に寺西くん @kaoruteranishi が参加しています．本会議では，暗号化制御系の準同型性を利用した極配置攻撃(ゲイン改竄)の無効化法を発表します． pic.twitter.com/ic6Appr4jL
— 電気通信大学 小木曽研究室 (@KimiLabUEC) September 17, 2019
えー。腰痛は姿勢の悪さと関係がない：研究結果 | ライフハッカー［日本版］ https://t.co/MvyadIn99y
— Atsushi Sakai (@Atsushi_twi) 2019年9月16日
姿勢が悪くても怒られない？
www.cvlibs.net
まだ通用するかな
留学する際にお世話になった、現イェール大学教授是永さんの新刊「できる研究者になるための留学術 アメリカ大学院留学のススメ」に合わせて、記事を書きました。
— Yoshiaki Kuwata (@y_kuwata) September 15, 2019
「授業料無料＋生活費支給」で米国の大学院で学べます！そのカラクリ https://t.co/aaHVHA4TXg #ブルーバックス
これは面白い。予算配分にもシミュレーションを入れてみたら面白そうな / “百発百中の砲一門と百発一中の砲百門について計算してみる - 静かなる名辞” https://t.co/r0mHJCMheo
— 楠 正憲 (@masanork) September 16, 2019
太平洋戦争で日本がボロ負けした理由、の一つ？
これ凄く良いなぁ。 https://t.co/Ns8CnmoAL6
— やのせん@VR教育者 (@yanosen_jp) 2019年9月15日
大事
Pythonの知っておくと良い細かい処理速度の違い8個 https://t.co/V91phg4Ddk
— ReLu (@ReluTropy) 2019年9月15日
pythonノウハウ
この知見は学校教育の教員養成過程で科学として教わった方がいいよなぁ。
— arch (@arch05135296) September 15, 2019
実体験として教員は学問の教育者だけでなく、クラスの経営者の側面を持つので、後者の顔において「みんな」という言葉を使いがちなんだよな。
リーダーシップのある子どもに統率を任せる教員も多々いるだろうし、そうなると…。 https://t.co/LrJiIq6xKP
人間の生物としての研究、大事。
近年の深層学習による物体検出のアプローチがどのように進歩したかの調査論文📝
— MARINA🦋｜Edge AI (@m__sb04) August 26, 2019
two-stageの検出器は検出性能が向上し、one-stageの検出器は時間効率が大幅に向上していますが、各手法においてどう改善されているのかなど構造の理解やキャッチアップに是非。
▶︎ https://t.co/4ouTJXY5on pic.twitter.com/eGwFJaUfOp
物体検出の進歩
https://t.co/V13qFx6agV pic.twitter.com/n4HLe9uKbv
— Shigekazu Ishihara (@shigekzishihara) 2019年9月13日
サーボモーターは並木精密宝石製で、価格は1個24ドルと。こんな値段で買えれば使いたい人も多いんじゃないかな | ロボホンはペッパーの100倍スゴイ、と筆者は思う https://t.co/gFkJFKa5OC
— 大塚実GO (@ots_min) July 28, 2016
ロボホンの並木精密宝石サーボモータ24$
qiita.com
データの作り方だいじ。
Semantic Segmentationの各種実装だけをひたすら集めたリポジトリです。色々試すにはとてもありがたいリポジトリですね。https://t.co/fmoZLCnPOH
— Super PINTO (@PINTO03091) 2019年9月12日
github.com
セマンテックセグメンテーションの実装集
手のポーズ推定に neural renderer を新しく使ってもらえたっぽい [Zimmermann+ ICCV 2019]。手の話は [Baek+ CVPR 2019] に次いで2本目で、こういう「基本的な形はほぼ決まっていてその変形だけが問題」という設定には強いみたいですね。 https://t.co/jHQCtXtpjF
— Hiroharu Kato (@hiroharu_kato) September 12, 2019
nerural rendererは、必須ツールになりつつある感じ？
http://www.jfssa.jp/taikai/2019/table/program_detail/pdf/1/1-100/10070.pdf
わかってないけど､読まねば。
qb SoftHand pick&place with Pick it 3D vision system https://t.co/lEw5WfcbD4 via @YouTube
— Akihiko Yamaguchi (@AkihikoYmgch) 2019年9月12日
ハンドは柔らかい方が良いよね
matlabの分類器，すごいな。データほりこんだら，30種類くらいの分類器で一気に分類して，一番精度が高いものを選んでくれる。
— 小紫 (@logophilius) September 10, 2019
とりあえず，機械学習使ってくれみたいな要求はこれでボタンひとつやな笑（個人的には，できる限り解釈性の高いモデリングをしたいので，研究には使わないけれど） pic.twitter.com/pw66mq0OCo
matlabの分類器。試してみたい。
新しいiPhoneです pic.twitter.com/IjYJBbTxkY
— ふぁるこん◇xR・ディズニー・スタウォ (@makotofalcon) 2019年9月10日
カワイイ
shiropen.com
手とオブジェクトのモデリング
これは面白い。微細構造的＆処理技術的に超小型分光センサを作る研究。 https://t.co/0KxCBxhHAR
— Jun Hirabayashi (平林 純) (@hirax) 2019年9月10日
よくわからないけど、すごそうなもの。
使い捨て輸送ドローンに注目が集まる。木材とホビー級電子回路で作られ安価。貨物300-600kgを搭載しヘリコプターや輸送機から投下、50-100km滑空して10-20m程度の精度で着陸。激戦地への物資補給でパラシュート投下に代わる可能性を持ち、米海兵隊が導入予定https://t.co/KRzWQHiiGl pic.twitter.com/82inxDF5kP
— tetsu (@metatetsu) September 10, 2019
使い捨て輸送ドローン。軍事応用が怖い。
GradCAM++が出てたのは知ってたけど、今度はSmoothGradとの組合せが出てきた / [1908.01224] Smooth Grad-CAM++: An Enhanced Inference Level Visualization Technique for Deep Convolutional Neural Network Models https://t.co/JdRuUqnmtd
— しゅんけー (@shunk031) September 10, 2019
推論理由の可視化
qiita.com
qiita.com
github.com
jetson-nano用ffmpeg。NDIは対応してないのかな？
www.slideshare.net
ICRA2019まとめ
ICRA 2019で出てたLIO-mappingのコード公開されてたの気付いてなかった・・・ https://t.co/lkBLukxeUk
— dandelion (@dandelion1124) 2019年9月10日
LIO-mapping
世界で初めての5本指のロボットの人の腕は、旧ユーゴ時代のベオグラードで作られたのだと教えてくれた。(Rajko Tomovićによるもの)
— Takayuki Todo (@toodooda) September 10, 2019
その翌日に会ったクロアチア人のPomさん(アルスの公式写真家であり、本業は医者)にその話をすると「当時のユーゴスラビアはプロテーゼ医療に相当投資をしていたからね」 pic.twitter.com/TTRG5TAnDS
５本指ロボット
arXivに投稿しました！ https://t.co/T0bmrmhQun
— Yosuke Shinya (@shinya7y) September 10, 2019
"内部アーキテクチャ"に基づく分析とチャンネル数自動決定により、物体検出CNNの事前学習効果を明らかにし、通常のResNetより効率的なbackboneを見つける。
ImageNet事前学習に効果が無いのではなく、現状のアーキテクチャや知識転移方法に問題がある。 pic.twitter.com/KxY0HTQrvj
みんな出世していてうれしい。
昼寝は心臓発作や脳卒中などのリスクを低減することが研究で明らかにhttps://t.co/X3qv9gNLjM
— GIGAZINE(ギガジン) (@gigazine) 2019年9月10日
お昼寝推奨
google.github.io
Googleのコードの書き方
CARLA記事を読むと（おそらく）できるようになること pic.twitter.com/SbfmDsslnP
— dandelion (@dandelion1124) 2019年9月9日
CARLA
ブログ書きました。ディープラーニングYOLO v3をファインチューニングすることで、少量のデータセットで検出をカスタマイズする方法です。80枚の画像でWHILL Model Cを検出してます。 https://t.co/XFl5PazdwY pic.twitter.com/htwr2A3THv
— Kazumichi Shirai (@KazumichiShirai) September 9, 2019
eng-memo.info
Yoloの改良
YoloV3の各種実装をまとめたリポジトリを発見しました。なかなか凄いと思います。よく情熱を持ってココまで情報収集したな、という感覚です。https://t.co/AhlOtCZDOY
— Super PINTO (@PINTO03091) September 10, 2019
Yolo実装
Wi-Fiの電波が届かない場所を物理学の方程式を駆使して特定(2014)https://t.co/l39BvA2Kq1
— GIGAZINE(ギガジン) (@gigazine) 2019年9月6日
WiFiの届く範囲のシミュレーション
ai-scholar.tech
集合を扱うネットワーク。数学
No matter what language they speak, people around the world exchange information at an average rate of 39 bits per second in conversation. That may be the optimal language-processing speed of the brain. https://t.co/QFkOpl7u4m pic.twitter.com/aDMZn2SG96
— Corey S. Powell (@coreyspowell) September 4, 2019
言語の違いに大した有意差はなく、大体39bits/secの情報伝達が行われる。
japanese.engadget.com
アンドロイドがもっとリアル肌になるかな？
oaktree-lab.shop-pro.jp
900度まで観測可能な低解像度サーモカメラ
梶田先生の「ヒューマノイドロボット」に掲載されているZMP規範の歩容生成法の、オンライン生成と動力学フィルターをSTM32F4マイコンで実装しましたのでgithubに公開します。
— しまけん (@_shimaken_) March 9, 2018
興味のある方は見てくださいhttps://t.co/Kjoe9qYFj8
ZMP歩行のＳＴＭ３２Ｆ４マイコン実装
github.com
ChoreonoidでPremaid Ai
ベジタス「野菜工場」亀岡プラントで野菜の安定供給の次世代スタイルを見た(2012)https://t.co/QjPtzhyeq8
— GIGAZINE(ギガジン) (@gigazine) 2019年9月4日
亀岡の野菜工場
謎カメラ
物や人が当たるとアバタが勝手に動いて貫通しない研究をしています(物理エンジン使用)
— すずかけの民 (@suzukake0) September 2, 2019
CEDECで一人バージョンの展示をします！
題名「演技サポート！ギフトが当たると勝手に動くVTuberアバター」#VRoid #CEDEC pic.twitter.com/3gQVLGKjng
作り込みではなくて、どの辺が研究のキモなのか分かりやすいと良いな。
A Review of Point Cloud Semantic Segmentationhttps://t.co/vzQ5pO7gk2
— 𝓝𝓲𝓬𝓴 𝓓𝓮𝓫𝓾 (@nick_debu_p) 2019年9月2日
Deep点群だとDGCNN世代までしか載ってないけど，古典的手法からのレビュー論文
勉強の出遅れを取り戻したいときに、縋り付くための記事。
Checkout how fast and clean this hand held laser welds.
— World of Engineering (@engineers_feed) 2019年9月2日
Credit to https://t.co/hKoBFpHIAJ pic.twitter.com/YPzblOwGn7
お手軽そうな溶接機。安全なら欲しい。
EyeNet: A Multi-Task Network for Off-Axis Eye Gaze Estimation and User Understandinghttps://t.co/lF06JnZRHS
— arXiv Daily (@arXiv_Daily) August 27, 2019
by Zhengyang Wu et al. including @vijaycivs#NeuralNetwork #Statistics
MagicLeapによる視線と感情の認識
「ボクセル単位で崩れる破壊表現」を海外プログラマが研究中、映像が大きな話題に。同技術を使った暴力的ではないゲームが開発へhttps://t.co/66ECCMtZFG pic.twitter.com/UIn13IY3j5
— 電ファミニコゲーマー (@denfaminicogame) August 27, 2019
キネクトなりRealsenseからなり、こういうデータを取り込んで、サクッとロボットシミュレーションに使えるようにしたい。
PointFlow is a generative model of 3D point clouds. It first generates a latent variable for shape and then uses this to define continuous normalizing flow dynamics and generate point clouds following the dynamics. Training can be done with MLE. https://t.co/Ybv9DkbD9Y pic.twitter.com/j4H9rcnRNS
— Daisuke Okanohara (@hillbig) July 5, 2019
少ないパラメータでの物体変形、昔やりかけたままだなぁ。
phi16.hatenablog.com
こんなノウハウの塊の公開、とてもありがたい。本にしてほしい。
よくわからないけど、すごそうなもの。
Chirped mid-infrared pulseを旋律を整えた赤外光と意訳するところがユニーク。ぜひ読んでみよう。【記者発表】旋律を整えた赤外光で分子反応を操作 - 東京大学生産技術研究所 https://t.co/n3Xx3d7rfN
— Yoshiteru Matsumoto (@tsumatomo_0727) September 1, 2019
