1. 引き続き論文《Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook》と《Transferable, Controllable, and Inconspicuous Adversarial Attacks on Person Re-identification With Deep Mis-Ranking 》、勉強しながら基礎知識を整理する。
2. 顔認識（Face recognition ）は、以前出会ったdlib問題を解決しました。
3. 2020年5月、つまり先月末、JD AI Research学術界と工業界に向けたReID Toolbox –FastReIDを公開したばかりです。(概要、FastReID provides a complete toolkit for training, evaluation, finetuning and model deployment. Besides, FastReID provides strong baselines that are capable of achieving state-of-the-art performance on multiple … Continue Reading ››
   

今週の進捗

• 後輩のES添削
• 研究計画作成
• 投影対象をカメラで認識して座標値を取得するプログラムの作成中
  →コーナー検出を利用したプログラムの作成中

今後の課題

• 作成中のプログラムの完成

進捗

• 後輩のES添削
• 簡単な図形描画アプリの作成

課題

• アプリ内で描画した図形のモーション追加
• 時間経過による画面の輝度変化機能の追加

• reproduce the code of paper(DepthNet), and upload to https://mountain.elcs.kyutech.ac.jp/zhou/convlstm.git
• problems: there is no stride in FC_LSTM and LSTM, but it exist in CNN. I used interpolation to process C of pre_layer, but it may not be the best method. Maybe this is a point that can be improved in the future.

• Latexで中国語を処理してみました、時々必要ですから。通常の場合、Latexは中国語をサポートできません。いろいろな方法を試しましたが、最後に各種の検索を経て、中国語のマクロパッケージCJKとCTEXを使ってLatexを実現しました。この方法を洪さんと顧さんに教えました。彼らもこの問題で困っています。https://blog.csdn.net/z_feng12489/article/details/90449495
• 論文を読みながら、Latexを通して関連文字の整理と記録を行い、卒業論文をまとめていきます。
• 《Transferable, Controllable, and Inconspicuous Adversarial Attacks on Person Re-identification With Deep Mis-Ranking 》、他の論文はReIDの並べ替えの正確性を高める方法を研究しています。この記事は他の観点からシステムの出力を邪魔する学習の間違った並べ替えのモデルを提案しています。ネットの安全問題は無職できません、どんなシステムの健全性も重要です。この論文は新しい研究の構想を示しています。この問題も初めての接触です。見たところ、実現前に研究したGANによって実現されました。コンピュータ視覚研究分野におけるGANの重要性と言わざるを得ない。
• 《Image-Image Domain Adaptation with Preserved Self-Similarly and Domain-Dissimilarly for Person Re-identification》、ReIDの研究については、現在は基本的に既存データヤットで検証されています。歩行者の状態と行動の不確実性のため、リアルタイムReIDを実現するのは難しいです。まず研究の過程で「どのように訓練をきちんとしたモデルを実用的な応用シーンに移すか」という実際問題に出会い、この論文を読みました、CycleGAN問題に戻りました。
• 《A Simple Baseline for Multi-Object Tracking》、また、ReIDについては以前の研究は認識と追跡を二段階に分けて行い、2020年4月7日にリリースされたの２つのステップが同時に完成しました。今週は引き続き真剣に読まなければなりません。
• 《Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook》、この論文は2020年初頭に発表された、245編の近年のReIDに関する論文を調査し。この方法の技術的進展を概観して、将来のReID技術の発展にいくつかの価値がある方向を示した。これは最近一番読むべきReIDの概要だと思います。

今週の進捗

• パナソニック最終面接の準備と面接
  →入社正式決定
• プロジェクションマッピング用のプログラム作成
  →投影対象の形に投影物をマウスを用いて変形する機能を追加
• 後輩のES・研究内容の添削

今後の課題

• プロジェクションマッピング用のプログラム作成
  →WEBカメラを用いて投影対象の形を認識し、自動的に投影物の形を変形する機能の追加

進捗

• androidアプリ開発の学習

ダイアログ、スピナー、画面遷移などを用いたアプリの開発途中

• 乱視のメカニズム、検査方法の調査

https://www.jstage.jst.go.jp/article/jpnjvissci/31/4/31_31.134/_pdf/-char/ja

乱視の構造

https://coopervision.jp/lessons/ranshi-toric/structure

乱視の検査方法について

• 関連文献とコードを読んで、次の実験のために準備します。
• 先週は主に中国側と自分に関わる多くの仕事を完成しました。
• 論文をレビューし、修正意見を提出します。この仕事は自分で論文を書くのにとても役に立ちます、文章は内容だけではなく、構造と説明も重要です。
• 日本政府から特別定額給付金の申請書が届きました、関連した内容を記入しました。ありがとうございます。