一応学習済みモデルを使ってバーナ位置の検出をしてみる

画像数がちょっと足りないと思って、画像データを増やすつもり

{{unknown}}

• 自作のモデルの精度が低いので、学習済みモデルをファインチューニングしようとしたが、colabではメモリが足りなかった。→研究室のGPUで学習回そうと思う。
• 最終的な仮説の検証用のデータ集め

環境問題を解決した。画像を学習させているところ

先週気分転換も兼ねて紅葉狩りに京都へ行ってきた

• 以前張先生が言ったようにepoc数を変えて学習させましたが、やはり当初のままの14辺りが最も損失が少なかったです。
• 大ゼミにて芹川先生と山脇先生に内容を理解して貰いにくかったので、伝え方を少し変える必要がありそうでした。

mediapipeで動画を読み込み、関節点の座標を入力用の変数に入れて、学習させることができた。

あとはデータが要るので、データセットを読み込めるようにすることと、模擬万引き撮影をする。

万引き撮影の注意点：カメラと対象との角度を決めておく。

損失の計算は足していっていいのか

1.課題研究：野菜の成長のモニタリングについて、論文を読んでいる。https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CMFD&dbname=CMFD201701&filename=1016756455.nh&uniplatform=NZKPT&v=H40in-u9ZO3IaGtDwe4Az6PYedRatB4EOvz2VhJWbSiJaaJgMvlX25k9qmH1yzos

2.日本語を勉強している。

3.宿題をした。

・楽天カード早期選考のES、WEBテスト

・ES提出

・餃子美味しかったです！

・es

・Webテスト