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先週の進捗(ZHU)

先週の進捗

引き続き総合実験にのために機能モジュールを追加します，前に作成したプログラムcrop_person_from_video_for_query.pyを引き続き改善し、実際のシーンで使用する合理性を高める。
先週、私はもう一度前に見たいくつかの重要な論文を読みました：《Bag of Tricks and A Strong Baseline for Deep Person Re-identification》,《Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocal Encoding》，《FastReID: A Pytorch Toolbox for Real-world Person Re-identification》，《Omni-Scale Feature Learning for Person Re-Identification》，《Deep Learning for Person Re-identiﬁcation A Survey and Outlook》,《Camera Style Adaption for Person Re-identification》。
引き続きAROB-2021論文の作成。
張先生のご指導とご協力のもと、総合実験設備はもう設置されました、楽しみにしていましたが、ドキドキや緊張もあります。長い間総合実験をしましたので、今はいよいよ実際のシーンでテストを行います。

今週の予定

張先生, 画像関連, 研究進捗

問題提起: 実際の応用では、特定の時間帯に特定の歩行者を検出するだけです、したがって、オリジナルビデオの中のある時間帯を切り取って特定の歩行者の検索を行います。

プログラム機能:指定された条件で、（開始帧,終了帧）、（開始時間, 終了時間）、（逐帧と隔帧）、マルチセッションビデオを切り取ります。動画として保存しながら、画像として保存し、先週作成したプログラムを統合しますvideo_to_image.py。

2．張先生は実験設備の買戻しを手伝ってくれました、今週は実験データの収集を行います。

１．引き続き総合実験にのために機能モジュールを追加します(video_to_image.py)。

2．現在、研究課題の進展については、次のような計画と考えがあります：　　

歩行者検出：本課題の実際の応用角度及び現在の実際運行結果から、本課題で使用するYOLOV3の検出精度は十分です、そのため、後期に歩行者検出モデルの改善に時間がかかりません。
歩行者の再識別(ReID) ：現在、最も重要な総合実験の枠組みは基本的に構築されていますが、速度と精度はまだ向上する必要があります。同時に、オンライン検索の機能はまだ完全ではありません。だから、後期はまだ時間がかかります。

総合実験に２つの機能モジュールを追加します(crop_person_from_image_for_query.py和crop_person_from_video_for_query.py)。
追加した機能モジュールを使って、ReID常用データヤットMarket-1501で総合実験を行います。
今のところ精度は悪くないと思います。（例えば、４６枚のimagesでテストして、４４枚を正確に出力します）。

今週のゼミ発表に使うPPTを作ります。今回の発表準備の内容は課題の研究進捗の紹介だけではなく、以前の仕事に合わせて人工知能学科に対する認識、特に深さ学習方法の使用について話したいので、時間がかかります。
AROB-2020論文の作成。

融合科目の報告書を整理して張先生に提出する。　　　　　　　　　　　　　
総合実験に関わる歩行者検査と再認識のネットワークモデルを引き続き最適化し、同時に論文を書く。
論文《Diagnosis of Breast Cancer from Mammogram Images Based on CNN》を読んで、意見を出しました。これはいい論文だと思います。

YOLO-V3をさらに最適化する

先週の主な任務は２１日間のDeep learningの総括と心得の作成と提出を完成しました（https://blog.csdn.net/niuniu20091222/article/details/108228927）。そして、卒業プロジェクトの挑戦（ AI recognizes insects）を完成しました。これで、この授業は集中学習が終わり、総成績が発表されました。今晩、最後の卒業式が行われます。やっと卒業証書を手に入れることができました。すごい人をたくさん見ました。基礎がしっかりしていて、感心しました。未来はまだ長いので、ゆっくり歩いてきます。