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[論文読み会] Learning to Exploit Multiple Vision Mod...

godel
December 12, 2020

[論文読み会] Learning to Exploit Multiple Vision Modalities by Using Grafted Networks

第五回 全日本コンピュータビジョン勉強会
ECCV2020読み会

遠赤外線カメラ、イベントカメラ等の多様な画像データに関する画像処理の深層学習
に関する論文を読みました。

Hu, Yuhuang, Tobi Delbruck, and Shih-Chii Liu. 2020. “Learning to Exploit Multiple Vision Modalities by Using Grafted Networks.” In Computer Vision – ECCV 2020, 85–101. Springer International Publishing.

https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/html/2499_ECCV_2020_paper.php
https://www.youtube.com/watch?v=sUqFM4xCZHI

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December 12, 2020
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Transcript

  1. “Learning to Exploit Multiple Vision Modalities by Using Grafted Networks”

    Hu Yuhuang, Tobi Delbruck, Shih-Chii Liu 第五回 全日本コンピュータビジョン勉強会 ECCV2020読み会 Godel @___Godel
  2. 光計測モデル 参考文献:田中法博,望月宏祐,林一成,合津正史,禹在勇,”マルチバンドカメラを用いた分光ベースの反射モデル推定”,情報処理学会 研究報告グラフィクスと CAD (CG) 135,2009,Vol.3,pp1-6 波長 λ ρ=C ⊗

    ⊗ S ⊗ E(λ) 電磁波・音波の計測器は 分布関数の直積空間を捉 えている 波長 λを広く考える =電磁波・音波 計測モデルは同じ アナロジーで考えら れる
  3. 電磁波・音波による画像(2次元配列強度情報) SAR(合成開口レーダー)Lバンド (1〜2GHz)、 Cバンド(4〜 8GHz)、Xバンド(8〜12GHz) http://syntheticapertureradar.com/very-high- resolution-sar-images/#prettyPhoto[gal_2]/2/ THz Image https://www.acq.o

    sd.mil/ncbdp/nm/ pseag/capabilitya reas/P/LRTHzIR.ht ml Millimeter wave passive Image https://www.wikiwand.com/j a/%E3%83%9F%E3%83% AA%E6%B3%A2%E3%83 %91%E3%83%83%E3%8 2%B7%E3%83%96%E6%9 2%AE%E5%83%8F%E8%A 3%85%E7%BD%AE 音波 https://www.extremetech.co m/mobile/220598- qualcomms-new-fingerprint- sensor-uses-ultrasonic- waves-could-be-built-into- screens Ultra Sonic 3D Image(>20 KHz) https://www.simrad-yachting.com/sonar-and- transducers/structurescan-3d/ 3D Sonar Image(15KHz- 200KHz) https://www.m-satellite.jp/info/02.html MRI Image Delaunay, Pierre-Yves, et al. "Advances in III-V based dual-band MWIR/LWIR FPAs at HRL." Infrared Technology and Applications XLIII. Vol. 10177. International Society for Optics and Photonics, 2017. SWIR 可視(煙) LWIR https://2.bp.blogspot.com/-O- Z17hAnArw/VkNs4Dcl- wI/AAAAAAAAAQI/fR8tPiVVX5s/s1600/Pi cture6.png
  4. 問題提起1 • 目的:人を検知 • 条件:昼間 • 使用画像:可視画像 • 中間情報: •

    物体検知(人) • セマンティックセグメンテー ション • 目的:人を検知 • 条件:高速移動体から検知 • 使用画像:イベントカメラ画像 • 中間情報: • イベントカメラ物体検知(人) • イベントカメラセマンティック セグメンテーション • 目的:人を検知 • 条件:昼間、照明の無い夜間 • 使用画像:LWIR • 中間情報: • LWIR物体検知(人) • LWIRセマンティックセグメン テーション • 目的:人を検知 • 条件:濃い霧、雲越し • 使用画像:SAR画像 • 中間情報: • SAR画像物体検知(人) • SAR画像セマンティックセグ メンテーション • 目的:人を検知 • 条件:水中 • 使用画像:3Dソナー画像 • 中間情報: • 3Dソナー物体検知(人) • 3Dソナーセマンティックセ グメンテーション Multiple Vision Modalitiesに対応したDNN を、効率よく構築(すなわち学習)すること ができないだろうか? • 同じ目的でも、計測条件により用いる 画像が異なる • 目的が同じなら、中間情報は同じと考 えてよい
  5. 参照論文:http://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123610086.pdf 参照動画:https://www.youtube.com/watch?v=sUqFM4xCZHI 接ぎ木ネットワークを用いた複数の視覚モダリティに対する学習法 The Institute of Neuroinformatics in Zurich, (the

    University of Zurich and ETH Zurich共同研究所) センサグループ 博士課程学生 チューリッヒ工科大学教授 センサグループ Event Cameraの開発者 The Institute of Neuroinformaticsセンサグ ループリーダー 紹介論文
  6. 補足:イベントカメラ • Event-based Camera • 輝度の変化が生じたピクセル毎に、画像としてではなく (画素X,画素Y,輝度変化が生じた時間) を出力する2次元のイメージセンサ • 高速撮影可能(1000FPS以上)

    • 高ダイナミックレンジ(輝度変化や明暗が大きくても撮影可能) • IROS2013 WORKSHOP にて PROF.DAVIDE SCARAMUZZA(ETH)等が紹介し、研 究の中核となる。 • EVENT-BASED CAMERAは研究としては最盛期 • HTTP://RPG.IFI.UZH.CH/RESEARCH_DVS.HTML ( SCARAMUZZA研) • SSII2020チュートリアルセッション EVENT-BASED CAMERA の基礎とニューラルネット ワークによる信号処理 HTTPS://CONFIT.ATLAS.JP/GUIDE/EVENT/SSII2020/STATIC/LECTURENOTES • CVPR2020 WORKSHOP UNCONVENTIONAL SENSORS IN ROBOTICS: PERCEPTION FOR ONLINE LEARNING, ADAP-TIVE BEHAVIOR, AND COGNITION • PROFESEE(HTTPS://WWW.PROPHESEE.AI/BUY-EVENT-BASED-PRODUCTS-2/)がSONY と提携し商品開発 • 今後の課題 • 応用利用、実環境での利用 • SPIKING NEURAL NETWORKとの連携 https://gfycat.com/incredibleimpoliteblackmamba D. Falanga, S. Kim, D. Scaramuzza How Fast is Too Fast? The Role of Perception Latency in High-Speed Sense and Avoid IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2019.
  7. 本論文の貢献 1. Grafted Network(GN;接ぎ木ネットワーク) を新しい学 習方法であるNGA( Network Grafting Algorithm)を提 案

    • GNの仕様 可視画像(モノクロ画像)以外の画像の画像処理(物体認識、深 度推定、セマンティックセグメンテーション、姿勢推定等)をする ネットワークの構築 本論文では、遠赤外線画像、イベントカメラ画像の物体認識につ いて実証 2. 遠赤外画像、イベントカメラ画像の教示データの必要な い自己教師学習(self-supervised Learning)の提案 3. 新たに訓練されたGNは、遠赤外画像、イベントカメラ 画像を直接処理するため、可視画像学習済ネットワー クと同様の推論コストに抑える 4. NGAは、可視カメラでは困難な状況下でも、2次元情報 を入力として画像処理を構築可能とする
  8. 参照論文:http://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123610086.pdf 参照動画:https://www.youtube.com/watch?v=sUqFM4xCZHI 可視画像ドメイン イベントカメラ画像ドメイン 物体検出ドメイン (バウンディング ボックス) 中間情報1 ドメイン 中間情報2

    ドメイン Network Grafting Algorithm 親のニューラルネットワーク 子のニューラルネットワーク 知 識 蒸 留 ( 親 の 知 を 子 へ 伝 播 ) ド メ イ ン 適 応 スタイル変換
  9. 参照論文:http://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123610086.pdf 参照動画:https://www.youtube.com/watch?v=sUqFM4xCZHI イベントカメラ画像での物体検出(車)結果 We generated in total 7,000 intensity frames

    and event volume pairsfrom this recording. Each event volume containsN= 25,000 events. The first5,000 pairs are used as the training dataset, and the last 2,000 pairs are usedas the testing dataset.
  10. まとめとおまけ 1. Grafted Network(GN;接ぎ木ネットワーク) を新しい学習方法であるNGA( Network Grafting Algorithm)を提案 2. 学習省力化

    遠赤外画像、イベントカメラ画像の教示データの必要ない自己教師学習(SELF-SUPERVISED LEARNING)の提案 3. 推論コスト維持 新たに訓練されたGNは、遠赤外画像、イベントカメラ画像を直接処理するため、可視画像学習済ネットワークと同様の推論コストに抑える 4. 汎用性 NGAは、可視カメラでは困難な状況下でも、2次元情報を入力として画像処理を構築可能とする ボーナスビデオ:イベントカメラ画像の姿勢推定 (汎用性の実証)