進捗
- 修士論文完成
- 内容梗概完成
予定
- 修士論文・内容梗概 微調整
- 大ゼミ発表スライド作成
「研究相談」カテゴリーアーカイブ
研究に関する相談事項
進捗(藤島)
先週
・パッケージングをした。
・学習画像を5000枚ほど取得した。
今週の予定
・学習画像のトリミングを完了。
・kerasモデルの作成→tfliteモデルに変換→EdgeTPUモデルへ変換。
先週の進捗(ZHU)
- 先週の主な仕事は、ICIAE2020論文の編集と提出でした.
- 歩行者の再識別(ReID)-Deep learning person re-identification in PyTorch、 12月8日の停電前に基本的に完了したトレーニング、次に、独自のデータセットをテストして構築します.
M1ゼミ
出席：全員
全員が就職や自己啓発、TOEIC受験準備に尽力している最中、研究は後ほど。がんばれ！
今週の進捗(梶岡)
〇今週の進捗
- TOEIC 勉強
- FFS 面接対策
〇今後の課題
- TOEIC 勉強 12/15日まで
今週の進捗（金當）
進捗
- 三菱電機インターンシップのES作成
- 面接準備
課題
- 面接練習
- androidアプリ開発の勉強
- 乱視の判別が可能なアプリの作成
今週の進捗（五十君）
テーマ「文字認識を用いた買い忘れ防止案」
Theme「Prevention Plan of Forgetting to Buy with Character Recognition」
または
テーマ「Webスクレイピングを用いた買い忘れ防止案」
Theme「Prevention Plan of Forgetting to Buy with Web Scraping」
今週の進捗
fasttextを用いてモデルを作成し、そのモデルを基にテキスト分類を試してみた。
検証結果①
米：１５種類、牛乳：１５種類、パン：１５種類の単語の学習モデルを使用。
結果：学習させた単語でテキスト分類にかけるとパンと牛乳については、大体は正解のラベルを返してくるが、学習させた米の単語をテキスト分類にかけても、パンや牛乳のラベルを返してくることが多かった。
M2ゼミ
出席：全員
仮屋：GP構成を変更、パラメータも遺伝子の一部となり、関数の種類が減り、階層が浅くなった。修論を作成終盤に入る、年内に完成する。
赤瀬：修論の執筆を進行中、年内で完成する予定。画像処理によるロボットアームでのパーツ組み立ての研究を行っている。DockerをDLーBOXにインストール希望、来年初めに実施予定。
藤島：TPUでの人物識別が一定のフレームレートが確認され、これから、パラメータ調整、プロトタイプ作成し、車での実証実験を行う。
中尾：LED点灯と顔むきの検出との一度の判断をこれからプログラミングする。
今週の進捗(赤瀬)
進捗(藤島)
先週
・EdgeTPUを用いる事でリアルタイム認識可能なフレームレートで動作させる事が可能となった。(約7fps)
RaspberryPiとAcceleratorのUSBタイプが異なるので同じタイプとなれば、さらに高速にできると考えられる
・現在のモデルでは10mで66%、20mで12%で人と認識している。
・人を認識するとブザーがなるように既存のプログラムを改良した。
今週、来週の予定
・PasPiやブレッドボードをパッケージングする。
・データを収集し学習データ、モデルを作成する。
