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画像・CG関連

張先生, 画像関連, 研究進捗

先週の進捗(ZHU)

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  • まず、先週は年末年始でした、遊び、買い物、その他の活動を通して、日本の新年の雰囲気を体験した、とても幸せ。
  • ICIAE2020論文の修正を続ける。
  • 研究ニーズに応じて、先週、ターゲット検出の一般的なアルゴリズムと現在の主要なテクノロジーについて学びました、論文を読む：2019-Recent Advances in Deep Learning for Object Detection
  • 歩行者の再識別に関しては、論文を読む：2018-ICCV-Learning Discriminative Feature with Multiple Granularities for Person Re-Identification

張先生, 画像関連, 研究進捗

先週の進捗(ZHU)

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先週の進捗

  • 先週の主なタスクは、独自の検出モデルをトレーニングするためのデータセットを作成することです 。
  • 最初に、以前にカメラで取得したデータセット（拡張）にタグを付けますlabelImg。サンプルとXMLマークアップを準備する。
  • 3日以上のtrainingの後、コード変更プロセス中にカテゴリ名が誤って記述されていることがわかりました（ZHUMiaomiaoとZhuMiaomiao）、本当に不注意、再訓練のみ可能。

  • 図 1 labelImg
  • 図 2 error

  • 再訓練後、画像の目的とカメラを介したリアルタイム検出は基本的に達成されます.

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今週の進捗（ZHU)

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  • 論文の修正と提出。
  • 以前の実験に基づいて、歩行者検出結果のtxtファイルの出力がさらに実現されました。

  • 検出結果のTXTファイル出力
  • mAPを表示

  • 次のステップでは、ボックスの位置座標に従って歩行者画像をトリミングして、歩行者データセットを直接形成します。
  • 次の実験的なニーズ（歩行者のセグメンテーション）によると、今週はHOG + SVMと Mask Scoring RCNN について学びました。