Today is the last day of 2020, just like I used to do when I was working, I’d like to make a little summary of my research and life in this year.
First of all, … Continue Reading ››
zhu のすべての投稿
先週の進捗(ZHU)
- 何度も修正した後、AROB 2021を提出し、論文提出確認メールををもらいました。
- AROB2021で登録の支払いを終え、領収書を受け取りました。
- 引き続き論文「Person re-identification for real time video surveillance」と卒業論文。
先週の進捗(ZHU)
- 張先生の意見によると、AROB_2021論文は修正を続け（直すべきところが多いです）、最終提出時間は17日から27日に変更されました。
- 総合実験の研究進歩状況によって、他の論文を続けて《Person re-identification for real-time video surveillance》を書いています、テーマはとりあえずこれです、張先生と相談してから決めます。
- 今日は冬至です。故郷の伝統てきな風習によっと、今日は餃子を食べます。さもなければ耳を凍らせます（もう食べました^_^)。冬至はどこでどんな風習がありますか？------It is said that after the winter solstice, bad luck will go and good luck will begin to come. First of all, Let's look forward to the end of the COVID-19 as soon as possible.
先週の進捗(ZHU)
１．AROB_2021論文を完成しました。今週の木曜日、17日に最終提出が必要です。この数日間は真剣に修正しなければなりません。
２．AROB_2021のスケジュールはすでに発表されました。1月22日（金）にオンラインで発表しますので、出来るだけ早くPPTと練習発表を準備しなければなりません。10分間の講演時間と5分間の討論時間があります。
３．また年末になりました。まとめが必要だと思います。この一年間の勉強、研究、生活など．．．
先週の進捗(ZHU)
研究進歩：実質的な仕事はないですが、前の総合実験を整理してまとめました。
主な仕事：AROB論文の作成は、ずっと前からこの仕事が行われていましたが、実験の进展に伴って、改善されたところがたくさんあります。
その他：最近、Sun Yat-Sen Universityはその論文の≪Weakly Supervised Person Re-ID: Differentiable Graphical Learning and A New Benchmark≫の中で大規模な歩行者再識別データヤットSYSU-30kを発表しました。SYSU-30kデータヤットは30,000人の歩行者IDの種類を含み、CUHK03 と Market-1501（1501人の歩行者ID）の約20倍である。歩行者の身分区分がーつの物体に相当する場合、SYSU-30kはImageNetの30倍に相当します。このデータヤットは全部で29,606,918枚の画像を含みます。論文：https://arxiv.org/abs/1904.03845、コード、モデル、データセット：https://github.com/wanggrun/SYSU-30k。
先週の進捗(ZHU)
- 時間が経つのは早いですね。あっという間に２０２０年の最後の月にあります。12月です。一緒に頑張りましょう。
先週主な仕事は：
- 前の作業に基づいて多シーンを継続し、ビデオと画像に基づく特定の歩行者の検証を行い、実験結果に基づいてまとめて分析する。例えば、図1と図2に示すクエリ結果の一部。
(Images come from gallery-multiple non-overlapping cameras)
先週の進捗(ZHU)
- 前に研究室のメンバーにも協力のもとで撮影したビデオに対して前処理を行いました。３つのカメラ、室内、室外、昼、夜、全部で10つのシーンが含まれています。
- さらなる改善プログラム：crop_video_and_image_to_require_time.py，前処理を経て、10個ビデオファイル（フレーム毎）、5388個の画像ファイル（10フレームごと）が得られた。
- 前処理後のデータファイルを使って、総合実験の検証を行い、発生した問題に基づいて引き続き機能を充実させます。
- 現在の問題：検証速度の向上、モデルのさらなる最適化、文書の作成と整理。
先週の進捗(ZHU)
- 月曜日（11月9日）：15：00-16：30，毎週行われる張研ゼミ。
- 火曜日（11月10日）：13：00-16：00と水曜日（11月11日）：9：00-12：00、全体ゼミ、主にＢ４とM2さんが発表し、5分発表＋5分回答質問の形式です。
- 木曜日（11月12日）：16：20-20：30、研究室のメンバーにも協力のもとで、実際データ（ビデオ撮影）の収集を行って、３つのカメラ、室内、室外と夜景などの多シーンの撮影を含みます。
- 撮影したビデオを前処理して、次の段階において総合実験の検証を行い、同時に記録を作る。
先週の進捗(ZHU)
- AROB _2021要約の提出が完了しました。
- 先週はうっかりして腰を痛めてしました。何日間も痛くなりました。今やっと大分良くなりました、これから気をつけます。
- 一部の総合実験を引き続き改善しました：person_detect.py修正して完了しました(参照：https://blog.csdn.net/qq_34795071/article/details/90903301）。その主な機能は、事前に訓練されたYOLOv3モデルを直接ロードし、YOLOv3環境を離れて、歩行者または他の物体の直接検出を行い、指定されたフォルダに出力する。
先週の進捗(ZHU)
- 張先生の意見を聞きました。先週の月曜日の午後にゼミを開いた後、李さんと楊さんの協力のもとで、実験設備を持って総合実験データの採用作業の前準備を行います。主な任務は設備の設置（ネットがない状態での録画、モバイル電源）、ルート、角度と場面の設置です。
- 取得したビデオデータに対して、インスタンス検証と結果分析を行い、まず、例えば、「図１」ようなでーた前期処理を含む。
- 実験結果の分析まとめ；全体としては、実験結果は喜ばしいものであり、入力inputから出力outputまでの流れがスムーズになっただけでなく、一歩検索が可能になり、複数の角度から照会結果が得られます。実際の応用シーンに達するために必要だと思います。
- 次のステップ：実験データのさらなる撮影、計画の精度は少し放て、まず機能の更なる改善を考慮して、速度の改善を調べます。