◯今週の進捗
- おでこ10箇所、左頬6箇所、右頬6箇所の青緑赤の画素値を飲酒なしと飲酒ありで測定し終わった
- 緑と赤の画素値が飲酒なしより飲酒あり
- 光の加減もあるのかも知れないが全体的に画素値が左から右に行くにつれて大きくなっていく傾向があった。
◯今後の課題
- 青色については目立った変化が見られないので、今後の検証では緑と赤岳いいと思われる。
- 飲酒後は画素値が大きくなる、右側のほうが画素値が大きくなるという傾向に優位性が有るのか検証する必要がある。
進捗
- 描画した図形の形状が、画面回転によって変化しないように投影とカメラビューの適用
- OpenGLの学習
read the paper(D3VO) published by the group of the TUM in 2020.
- the author proposed a self-supervised monocular depth estimation network;
- by predicting the brightness transformation parameters to align the brightness of source and target image;
- by using virtual stereo term to incorporate the predicted pose into graphic optimization.
- 先週は主に以前に損失関数を研究した上で、Rankingに関する内容を勉強し、ReID常用データセットに関する内容を整理しました。
- 先週の木曜日に西日本工業大学に友達を訪問したついでに、図書館、教室、コンピュータルームなどを見学しました、中国と比べて、考えるところがたくさんあります。
- 今週の土曜日(7月11日)国際研修館協働学習活動発表用のPPTができました。
◯今週の進捗
- 顔全体から同時に測定するプログラムに変更できなかったため、同じ動画で箇所を変えて複数回測定して画素値を測定した。
- おでこで10箇所、右頬と左頬で6箇所、その他でも測定できるところを測定していくつもり。
- 現在はおでこと左頬の飲酒前と飲酒後の測定は終わった。
◯今後の課題
- 右頬とその他で測定できそうなところの飲酒前と飲酒後の測定を行っていく。
- 結果から考察
進捗
- 図形描画方法の見直し(OpenGLを用いた図形描画に変更)
- 図形の描画と回転するアプリの開発
課題
今週の進捗
- 投影対象の4点を抽出するプログラムの作成完了
→画像の縮小・ROI利用
今後の課題
- キャリブレーションプログラムの作成
- 実験環境の構築
Modify keyframe's selection part in CNN_SLAM and upload to https://mountain.elcs.kyutech.ac.jp/zhou/cnn_slam.git.
About overlap ratio, calculating by judging whether points in keyframe are mapped in current frame.
関連課题題究:
- 前に読んだ論文と結び付けて、FastReIDとOSNet(omni-scale feature learning)のDeep ReID Architectures と Training strategyを比較分析しました。
- ReIDの一般的な損失関数の応用を研究して整理して、Cross-entropy loss、Arcface loss、Circule loss、Triplet loss、Verication LossとOIM lossなどを含みます。
その他:国際研修館と明専寮生の協働学習活動
- 先週の授業の余暇時間はLINEでグループメンバーと話し合い、作品の制作と提出を完成しました。
- 土曜日はZoom配信でオンライン作品発表とグループ間の作品評価活動を完了しました。今週の火曜日までにもう一つの400字のまとめが提出されます。
Stay Hungry, Stay Foolish!