・学校主催のオンライン就職ガイダンスに参加した
・修論のテーマについて、物体検出をしたいと思ったので少し調べた。SSDやYOLO等。YOLOを用いた論文を1個読んだ。「損害調査のための物体検出を用いた無人航空機のリアルタイム制御」https://confit.atlas.jp/guide/event-img/jsai2018/4M2-02/public/pdf?type=in
・学校主催のオンライン就職ガイダンスに参加した
・修論のテーマについて、物体検出をしたいと思ったので少し調べた。SSDやYOLO等。YOLOを用いた論文を1個読んだ。「損害調査のための物体検出を用いた無人航空機のリアルタイム制御」https://confit.atlas.jp/guide/event-img/jsai2018/4M2-02/public/pdf?type=in
研究
序論用のppt (卒論の内容にプラスして張研究室の説明および、AIについての説明を追加した)を作成した。zoomでの発表を行ったことがないので、できれば発表の練習を行いたい。
研究室のPCに GPUが積んでいたので、Pytorchの環境構築を行おうとしたが、GPUの認識はできたものの、GPUが古いためPytorchをサポートしてないことがわかった。
ローカル上でGPUを使用するのはできないと考えたため、DL-BOXでのnvidia-dockerの以前作成したコンテナへの接続を確認。以後、GPUを用いる際は、DL-BOXを使用しようと思う。。。。。(できれば、ローカルで少し学習を行って重い学習をDL-BOXで行いたかった....😢)
アノテーションについて少し勉強中。。。。。。。。
就活
夏のインターンのES作成に向けて研究内容をまとめ添削をしてもらった。次週、修正を行うつもり。SPI用の問題集を1冊終わらせた。テストセンターがコロナにより封鎖されている状況を鑑みて、Webテスティングの勉強を必要であると考える。
卒論を一応最後まで書いてgitにpushしたが修正箇所が多いので内容梗概を書きつつ適宜修正を行う予定。
卒論実験準備まで書いた(22pほど)
先週撮影した動画でデータ数を増やして学習したが精度が寧ろ下がってしまった。。。。。。
卒論テーマ:「機械学習を用いた日本語読唇における50音データセット作成の提案」
卒論の原理執筆。新たに8人×15=120発話分を撮影した。時間があれば今までの結果と比較するために学習を回したい。
進捗
DL-B0Xに入れず学習できなかった。
揚州のパワポ作成。
使用するプログラムを変更して、学習済みモデルから推論が行えるようにした。←Macじゃ動かなかったのでvirtual boxでubuntu入れました
15人分を学習させたが、損失関数が40以降下がらなく精度がイマイチであった。
追加でデータを10人分集めたので正解ラベルを貼って学習させ精度が上がるか検証したい。
テーマ:機械学習を用いた読唇精度の向上
正解ラベルを9人まで貼ったので先週の結果と比較してみたらどちらも精度は低いが、先週よりは上がった気がする。しかし、精度自体はとても低いので引き続き学習データを作成する作業を続けたい。。。。