・マスクをかけることが出来るデータセットにマスクをかけない状態でのデータセットの作成

・そのデータセットで学習を行った。

loss: 0.0165, Accuracy: 1745/2471 (70.62%)

・そのデータセットの画像の下半分を白にして、学習を行った。

loss: 0.0209, Accuracy: 1493/2471 (60.42%)

・大ゼミのスライド作成

・マスクをつけることが出来たデータセットのみの作成

データセット合計24,942枚

・そのデータセットで学習を行った

loss: 0.0193,Accuracy: 1533/2471 (62.04%)

・すべてのデータセットに、マスクをかける範囲を白く塗りつぶすよう実行した。

・データセットの画像の下半分を白くして、学習を行った。

loss: 0.0213, Accuracy: 2086/3589 (58.12%)

・データセットのマスクの範囲を白く塗りつぶすよう実行した後に、学習を行った。

loss:0.0199 Accuracy: 2220/3589(61.86%)

中身見たら、白く塗りつぶせてない画像もありました。

・車座参加

・chainerからPyTorchに変更して、学習を行い、制度を求めた。

マスク無

Test set: Average loss: 0.0166, Accuracy: 2436/3589 (67.87%)

・すべてのデータセットにマスクをつける範囲を白く塗りつぶしている。

全体ゼミ終了

引き続き研究進めていきます。

・chainerにてついて少し学んだ。

・datasetの中身を書き換えて再度学習

・これから顔の下半分を白にして学習してみます。

・企業紹介動画作成

・GitHub - melos9/fer_1

chainer 表情認識

・スライド

・dlib:顔切り抜き