「個別ゼミ」カテゴリーアーカイブ

週報(大塚)

・マスク画像を含めたデータセットに変換するプログラムの実装

・マスク画像ありの学習のための実装

・計算量削減のための実装

いずれのプログラムも動くことは確認していますが、計算資源が足りないのでそれぞれの実装の精度検証が追いついていません。

週報(大塚)

・大ゼミ

研究方針を2つに分けていたため、タイトルと新規性が少しわかりにくいと言われました。

→研究成果が出たらもう少しわかりやすくまとめます。

・研究進捗

3次元再構成の品質が悪いという問題がありましたが、SDFStudioの実装が原因でした。

→Neuralangeloの公式実装を試したところかなり良い結果が得られたので、Neuralangeloの公式実装に乗り換えました。

週報(大塚)

・Track-Anythingを用いてマスク画像を生成した

・マスク画像に対応したデータ形式に変換した

・学習自体はできたが、メッシュは上手く抽出できなかった

→おそらくモデルが悪いか、データセットが難しすぎるか

NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction(マスク画像を用いた損失関数などが記述されている論文)

週報(白川)#研究進捗#データ前処理

研究進捗

データ97個

・SVM

テストデータ20%、ランダムステイト42:テストデータ精度85%、訓練データ精度88.31%

・ロジスティック回帰

テストデータ20%、ランダムステイト42:テストデータ精度85%、訓練データ精度88.31%

訓練データ100%:訓練データ精度79.31%

検討事項・わかったこと

・SVMとロジスティック回帰で精度が全く同じなのはなぜなのか

・random_stateを変えると訓練データ精度が多少変わる

勉強