• The importance of the balance of the training set and the times of each image used 【camera 151 ( left down )】
  1. each image is used for 15 to 40 times, but succeed about 11 times. 【statistical results】【result on test datasets】
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  2. each image is used for 11 … Continue Reading ››
     

1. states of different cameras and corresponding training result (coco evaluation method)
   • camera 150 (right up): background color will change with my (people) different pose and different illumination (result on test datasets)
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   • camera 151 (left down): background color will change with different illumination (result on test datasets)
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先週の進捗

• 引き続き発表用PPTと博士論文を改訂する。
• 発表用PPT、英語の発音を練習する。

出席：二石、いぎみ、北原

二石：SSDサンプルを動かし、来週データ投入し、検証予定

いぎみ：アプリのカメラ機能の実装と買い物リストの入力を合わせて8月中に完成予定。

北原：加速度・ジャイロスコープ・磁力センサーロガーによるデータ取得を行う予定。

参加：全員

財前：商品切り出しの際の持つ手の影響を考量したトリミング法を考案している。SSDを使用予定、その勉強と次回SSDについて紹介。
水戸：顔のむくみと顔認証の精度の関係を調査する。テーマはその後に決める。
二石：ぱたーん設計と実験を行う。
五十君：スマホアプリ開発の勉強の継続。
北原：スマホの加速度センサーのデータを用いて持ち主の動作識別を行う文献検索。検出目的動作を決め、データ収集を行い、普通と普通でないの判断を行えるかを検証。

• QT-Net:
  1. Check the stability of the network. From the result, I think the network is stable.
  2. Optimize object extract, which lead to better combination result. But some bad combination still exist.
  3. Make a comparison on datasets whether to delete items which look very similar.
• SLAM:
  1. About the idea that I try about two week ago, I didn't find … Continue Reading ››