いくらか論文を読んだ

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=196805&item_no=1&page_id=13&block_id=8

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=196806&item_no=1&page_id=13&block_id=8

mediapipe_pose の関節点の座標をcsvに出力できるようにした

来週は下にある論文やサイトを読んだ後、研究発表に備える　その後データセット作り　

見た論文：

行動認識モデルの転移学習に向けた
ニューラルネットワークによる特徴抽出の可視化と分析

あんまり自分の研究とは関係ないかも　データセットと転移学習の手法は参考にできるかも

見る予定の論文、サイト：

Deep Learningによる行動認識 - OPTiM TECH BLOG　行動分析学習済みモデルについて　また、3D-ResNetについて

マルチキューベースの4ストリーム3D ResNetsでビデオベースのアクション認識を実現 - ScienceDirect

2109.01696.pdf (arxiv.org)

mediapipeのリアルタイム検出の実装を行った。

HTMLファイル1つで試す手の形状認識「MediaPipe Hands」の完全チュートリアル！ - paiza開発日誌 (hatenablog.com)　座標の中身

MediaPipe 入門 (5) - Holistic｜npaka｜note

奨学金の手続きをやっていました。調べるくらいはやっておこうと思ったらgoogleのmediapipeがどうやらCPUでも動くくらい軽いようなのでとりあえずmediapipeを使ってみることします。

CPUだけで顔・手・ポーズのリアルタイム検出を行う | cedro-blog (cedro3.com)

mediapipeの使い方

MediaPipeを使って手から取得した骨格座標の情報をCSVに保存する - Qiita

公式のコードの日本語解説

【mediapipe入門】ほんとに簡単に動くね♬ - Qiita

座標点をCSVに書き出して、グーチョキパーを判断するAIを作っている　まだちゃんと見れていない

https://colab.research.google.com/drive/1FvH5eTiZqayZBOHZsFm-i7D-JvoB9DVz#scrollTo=7SwzZ1nJLWt0　（公式のコード）

でprint(type(results.multi_hand_landmarks))

出力の構造がよく分からない

{{unknown}}

研究テーマ：腕の動きによる万引き検出

pytorchのインストールをした。pytorchを使った機械学習について調べて実践してみる。

行動分類データセットの例：HMDB-51、UFC-101、ActivityNet (v1.3)、Kinetics

これらのデータセットから転移学習やファインチューニングを用いて少量の追加データでいけないか