ＰｙＴｏｒｃｈによる発展ディープラーニング を読みSSDのサンプルプログラムを動かした。
これから指についての学習を行っていく予定
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今週の進捗（財前）
SSDの勉強中
本日のゼミは欠席しますm(__)m
今週の進捗（財前）
商品の画像を識別するプログラムは一旦おいといてトリミングプログラムの改善中
商品切り取りの精度を向上させるために物体検出を勉強中
今週の進捗（財前）
ペットボトル系（3つ）の商品以外の7つの商品を表と裏でそれぞれ学習し、10商品の識別（プログラムとしては17つの分類）プログラムを作成した。精度は100%となった。
ここまでの結果は下記のようになった。
学部時（6商品）精度93.8%
↓
10商品学習（10クラス）精度99.9%
10商品学習（17クラス）精度100％
今週の進捗（財前）
先週は10種類の商品を学習し、識別精度が99.9%だった。
今週はペットボトル系（3つ）の商品以外の7つの商品を表と裏でそれぞれ学習し、10商品の識別（プログラムとしては17つの分類）プログラムを作成中
・本日、10時から第二回内定者懇談会があるため、ゼミを欠席させて頂きます。
今週の進捗（財前）
進捗
DenseNetのファインチューニングを行って10種類の商品の学習を行った。
作成した学習済みモデルを用いて各商品100枚ずつ計1000枚の画像でテストを行った。
結果1000枚中999枚が正解となり、99.9%の精度となった。
予定
表、裏がある商品は表と裏それぞれ別に学習を行って精度が向上するか試す。
今週の進捗（財前）
進捗
・学習プログラムの作成
・就活セミナー
10時から内定者交流会に参加するためゼミを欠席します。
今週の進捗（財前）
・10商品を識別する学習プログラムを作成中・・・
・木曜日に就活についてM1に武勇伝を語るのでスライド作成中です。
今週の進捗（財前）
学習用データセットの作成を行った。
学部時の6商品から10商品に種類を増加させ各商品300枚前後の画像を用意した。
今後学習を行い、識別精度の改善を図る
今週の進捗（財前）
修士の研究テーマについて細かく決めた。
学部での研究ではシステム全体の精度が58％、学習済みモデルのみでも精度は93%だった。
修士では主に2つの事に取り組む
１，学習済みモデルの精度向上
前処理を加えたり、学習方法の変更によってモデルを新しく作り変え、精度99%以上の学習済みモデルの作成を目標とする。
２，物体検出によるトリミング精度向上
今まで動体検出によって商品を振る動画の動きのある特徴点のみを検出しトリミングをしていた。
しかし、商品を持つ手も動いているため、手間でトリミングしてしまうことが多々あった。
新しくそこを改善する。
インターンシップの単位