GPUサーバーでハンドジェスチャーのモデルを学習させた
ロスがうまく下がらなかったので、改善するために距離学習に使われる損失関数について調べてます
Softmax関数をベースにした Deep Metric Learning が上手くいく理由
大塚裕介 のすべての投稿
週報(大塚)
- dockerコンテナの環境構築
- 研究で使うデータの加工
ファイルサーバーに学習データをアップロードしようとしたのですが、途中で止まってしまい、消せないフォルダーができてしまいました。
週報(大塚)
Pytorchの実装はほぼ終わったので来週動かしてみます。
週報(大塚)
週報(大塚)
- pytorchの勉強
- 論文を読む
ECO: Efficient Convolutional Network for Online Video Understanding
https://arxiv.org/pdf/1804.09066.pdf
2D Netモジュール (Inception-v2) + 3D Netモジュール (3DCNN)
普通の3DCNNよりも少ないデータで学習することができ、計算速度も速い
精度はそれほど下がらない
Kaggleのハンドジェスチャーのデータセットで使えるかどうか試してみる
週報7/29-8/4(大塚)
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週報7/22-7/28(大塚)
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週報7/15-7/21(大塚)
Pytorch、OpenCVの勉強
MediaPipe Handsの実装
週報7/8-7/14(大塚)
Tex Liveのインストール
GitLabに卒研のプロジェクト作成
研究スケジュール作成
研究構想をまとめる
（研究スケジュール、研究構想はGitLabに上げてます。）
Pytorchのチュートリアル
つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング
https://book.mynavi.jp/supportsite/detail/9784839970253.html