畳み込みニューラルネットワークにおける重み付けSE手法

Figure 1. Squeeze-and-Excitationブロック [1]

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の中心的な構成要素は畳み込み演算子です。これにより、ネットワークは各層の局所受容野内で空間情報とチャネル情報の両方を融合することにより、有益な機能を構築できます。広範囲の先行研究がこの関係の空間コンポーネントを調査し、その機能階層全体で空間エンコーディングの品質を向上させることにより、CNNの表現力を強化しようとしています。

この記事では、2017年度のILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition）で1位をとったSE（Squeeze-and-Excitation Networks）手法を紹介しています。トップ5エラーを2.251％に減らし、2016年の入賞エントリを約25％の相対的な改善で上回ったそうです。

この手法は、チャネルの関係に焦点を当て、チャネル間の相互依存関係を明示的にモデル化することでチャネルごとの機能応答を適応的に再調整するSEブロックと呼ばれる新しいアーキテクチャユニットを提案します。要は畳み込み層の各チャンネルを均等に出力せず、適応的に重みをかけることがポイントだそうです。
ブロックを積み重ねて、異なるデータセットで非常に効果的に一般化するSENetアーキテクチャを形成できることを示しており、SEブロックは、わずかな追加の計算コストで、既存の最先端CNNのパフォーマンスを大幅に向上させることを論文中で示しています。

[1] : Hu, J., Shen, L., & Sun, G. (2018). Squeeze-and-excitation networks. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 7132-7141).

URL : https://arxiv.org/abs/1709.01507

Source code : https://github.com/hujie-frank/SENet

スマートジュエリーを設計するためのモジュール式のプロトタイピングツール

Snowflakes: A Design Speculation for a Modular Prototyping Tool for Rapidly Designing Smart Wearables [1]

カーネギーメロン大学とコチ大学の研究チームが、スマートジュエリーを設計するためのモジュール式のプロトタイピングツールであるSnowflakesを作成し、その研究成果を2018年度のCHI会議にて発表しています。

美的品質は、身に着けられ、表現力豊かな工芸品と見なされるため、スマートジュエリーの重要な側面です。 ただし、スマートジュエリーをプロトタイピングするための現在のツールは、美的な考慮事項を主な関心事としていません。

設計要件は、7つのパラメーター（手足、素材、グリップ、ファスナーの種類、装飾、装飾の配置および形状）を抽出した後に決定し、それらのパラメーターに基づいて、従来のジュエリーのフォーム言語とテクノロジーで飾られたスマートジュエリーを合成することで、スマートジュエリーのプロトタイプを作成できるツールとして提案したそうです。

本論文では、この製品をデザインツールとして使用して、美学と機能を融合させたデザインを実験する方法についても説明しています。

[1] : İnsel, S., Buruk, O. T., Onbaşli, M. C., & Özcan, O. (2018, April). Snowflakes: A Design Speculation for a Modular Prototyping Tool for Rapidly Designing Smart Wearables. In Extended Abstracts of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (p. LBW582). ACM.

URL : https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3188676

没入体験を増長させるヒューマンドローンインターフェース

FlyJacket: An Upper Body Soft Exoskeleton for Immersive Drone Control [1]

EPFLの研究チームが、FlyJacketというヒューマンドローンインターフェースを開発し、その研究成果を2018年度のIEEE Robotics and Automation Lettersに寄稿しています。

ジョイスティックやリモートコントローラーなどのほとんどのヒューマンドローンインターフェイスは、テレオペレーション中に注意を払ってスキルを磨く必要があります。ウェアラブルインターフェイスにより、より自然で直感的なドローンの制御が可能になり、より多くのユーザーがこの技術にアクセスできるようになる、と主張しています。

本論文で提案しているFlyJacketと呼ばれるインターフェースは、上半身のジェスチャーでドローンを直感的に制御したいユーザー向けに設計されています。
外骨格には、体の動きを監視するモーショントラッキングデバイス、疲労を防ぐアームサポートシステムが含まれており、ドローンの視点から一人称視点でゴーグルに接続されています。

動画中にも出てきますが、ドローンを飛行させ、一人称視点で操作者が体験できるテストを実行しており、そのテストの参加者のパフォーマンスは、リモートコントローラーで同じタスクを実行する場合よりも、アームサポートでFlyJacketを使用した場合の方が一貫性がありました。さらに、参加者は、腕を支えたときの没入感、飛行感覚が増し、疲労が軽減したと報告しています。

[1] : Rognon, C., Mintchev, S., Dell’Agnola, F., Cherpillod, A., Atienza, D., & Floreano, D. (2018). Flyjacket: An upper body soft exoskeleton for immersive drone control. IEEE Robotics and Automation Letters, 3(3), 2362-2369.

URL : https://ieeexplore.ieee.org/document/8304759

紙ベースのセンサに関する概要紹介とアプリケーション事例におけるReview論文

Figure 1. 紙ベースで使用されている分析手法の概要
（[1]のFigure 1より引用）

紙は、目的の検体を迅速に検出するための低コストのデバイスやバイオセンサーの製造に利用される、用途が広く、柔軟で、多孔質で、環境に優しい基板です。
紙ベースのセンサーは、食品の品質、環境および日光への暴露、病原体の検出に加えて、病気の簡単、正確、迅速な検出のための手頃な価格のプラットフォームを提供します。紙ベースのデバイスは、設備の整った施設や高度な訓練を受けた医療スタッフがいない発展途上国や厳しい環境など、リソースが限られた環境で非常に役立つシンプルでポータブルな診断システムの安価な技術を提供します。

本レビュー論文では、紙ベースのセンサーの製造に現在利用されているさまざまな種類の紙と、ワックス印刷から折り紙および切り紙ベースのアプローチに至るまでの一般的な製造技術を紹介しています。
さらに、比色、電気化学、蛍光検出、化学発光、電気化学発光などの紙ベースのセンサーで使用されるさまざまな検出技術、および疾患診断、細胞培養、日光暴露の監視、分析などのアプリケーションを紹介します。
最後に、さまざまな種類の紙の主な長所と短所、および紙ベースのセンサーの今後の動向について説明してくれています。

[1] : Singh, A. T., Lantigua, D., Meka, A., Taing, S., Pandher, M., & Camci-Unal, G. (2018). based sensors: emerging themes and applications. Sensors, 18(9), 2838.

URL : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6164297/

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