・ソフトボール大会に二石と白川と参加しました！3位入賞でした！！白川の活躍がエグかったです！
・学習率を変更することでSSDのlossを19まで減らすことに成功。
商品切り取りのプログラムで試したところ9割以上親指を検出してくれました。
・生協にて校費で研究対象の商品を購入
今週の金曜か来週の月曜日くらいに商品が届くので、金魚部屋に仮想商品棚を設置し、実験を行う予定。
今週の予定
・内定先企業の配属面談
・全体ゼミ資料作成
「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(北原)
前半：張研卒業旅行(1回目)
後半：LSTMをちょっと勉強して、実装(知識不足で多変量の時のバッチ化がまだできていないけど時間がhissの論文まで時間がないので、とりあえずバッチ化なしで学習させて最終論文を提出する予定)
・相談
内定先の配属面談が、12/1(水)の16:45~17:15であるので、ゼミ室を使いたいです。
・今後やること
・HISSフルペーパー執筆、ポスター作成、ショートプレゼン動画作成
・ジャーナル執筆開始
・全体ゼミ用の準備
進捗（水戸）
GitLabに収集画像データ、スクレーピングプログラムをpushした。
https://mountain.elcs.kyutech.ac.jp/mito/master_thesis_2021
システム全体のフローチャート作成中。
データベースの勉強。
進捗(北原)
進捗（水戸）
インターネットから画像をスクレイピングして嗜好分類器を作成した。
画像を「アクティビティ」「風景」「建物」「食事」「その他」の５種類に分類するモデルをVGG16転移学習を行って作成した。
検証データでは８８％の精度が確認できて嗜好性を判断するには十分なモデルだろう。
地名ごと、ユーザーごとに上記の分類モデルをロードして分類を行う予定。
Input: ユーザー名、地名
↓
processing: ユーザーの嗜好を分類モデルで判断
↓
output: 地名の画像データからユーザーの嗜好性が高い画像の一覧を表示させる
プログラムを組む予定。余力があればdjangoでwebアプリ作成。
智能课题组会
出席：全員
研究進捗確認、国際会議投稿確認、研究指示をおこなった。
Mr. GAO AROB論文投稿添削。
先週の進捗(ZHOU)
- QT-Net:
- Finished all the experiments and upload the report to git.
- SLAM
- Paper reading: Metrically-Scaled Monocular SLAM using Learned Scale Factors.
- This method estimate depth with very similar idea with monodepth2.
- Trained with stereo image, so that metrically scale can be obtained. When testing, depth can be estimated from single image.
- The pose is estimated … Continue Reading ››
- Paper reading: Metrically-Scaled Monocular SLAM using Learned Scale Factors.
北原(進捗)
・AROBアブスト作成(張先生添削ありがとうございました🙇♀️)
・SAES(マレーシアのやつhttps://mountain.elcs.kyutech.ac.jp/kitahara/saes2021-cholab)用に、スマートフォンの所持位置行動推定に追加で個人を識別できるように、今使ってるプログラムを1入力2出力に書き換えた。
→マルチラベルの精度の扱い方がイマイチどうしようか悩み中
→それぞれ識別精度が90%以上だが、個人のデータに偏りがありすぎるので個人のクラス数を調整して、もう一回学習を回す→その結果をアブストに書いて出そうと思います。
・HISShttps://hiss23rd.sakura.ne.jp/submit.html→査読結果が25日から29日に延期になった。
【相談したいこと】
・工学府博士前期課程学生対象 国際学会への参加支援について
(https://www.tobata.kyutech.ac.jp/kougaku/ms_support/)
・今自分がB4にコンテナ作ってあげてるけど、B4とM1にそれぞれ一人ずつくらいルート権限(?)でDL-BOX入れる人がいた方がいいと思うのでアカウントの作成をお願いします！
先週の進捗(ZHOU)
- QT-net
- Finished two experiment, and all the experiment will be finished next week.
- SLAM
- Making a modification about the loss function, the result shows that the network can keep stable. But the accuracy of depth cannot improved, and the accuracy of pose can be improved.
- With the doubt that the accuracy of depth will no … Continue Reading ››
M2ゼミ
出席：全員
財前：SSDとdensnetファインチューニングのpytorchバージョン合わせ.
五十君：楽天市場APIの利用確認ができた。
水戸：研究目的の明瞭化。テーマの明確化もした。
北原：実験データ追加行い、学習をする。
二石：JetsonのOpenCVによるカメラモジュールアクセスのトライ、Pytorch学習モデルのJetson置ける高速化を行う。