今週の進捗
・レシートの画像に、ノイズ除去や二値化(閾値自動決定型)を施してみて、どれを組み合わせれば一番精度良く文字認識ができるのかを試した。
今後の課題
・商品名の比較方法について考える。
今週の進捗
顔認識(Face recognition ):顔認識後の歩行者の知的認知の分野における重要な研究方向としてのReID 、実装には多くの類似点があります(特徴の抽出features extraction和距離計算Distance metric)、ですから、顔認識プロセスを通じて重要な技術を理解したいと思っています 。
顔認識
歩行者検出(Pedestrian detection): 技術的に言えば、ReIDサブシステムは2つのモジュールに分割できます、歩行者検出と歩行者検索, 多くの歩行者認識の研究は画像に基づいていますが、ただし、歩行者検出の主要な実装を理解する必要があります。今週のTensorflowベースの歩行者検出実験、構成環境が完成しました、データの前処理、つまり、ビデオから画像を抽出し、画像をTF_RECORD形式に変換しました。しかし、モデルのトレーニング中に問題が発生しました(main.py)、まだ解決中。
データの前処理、つまり、ビデオから画像を抽出し、画像をTF_RECORD形式に変換
歩行者の再識別(ReID): Deep learning person re-identification in PyTorch, ソースプログラムの要件はGPUに基づいているため,ただし、CPUを使用します(--gpu-devices 0を変更),したがって、5日目はまだトレーニングとテストの実行段階にあります。 実行中のプロセスを観察することにより、歩行者認識の効果を測定する個々の評価指標の値の変化、CMCとmAP、rankの意味を理解。する対応する記事を読む《Omni-Scale … Continue Reading ››
Deep Learningに詳しく勉強を始めた
パーセプトロン、ニューラルネットワークについて学んだ。
MNIST(手書き数字の判別について復習した)
さび病の画像から患部を抜き出した。
今週は、うどん粉病の患部を抜き出す。ディープラーニングを勉強する
庄司:edgeTPUのセットアップ で、テストコードの実行を確認(https://github.com/google-coral/edgetpu) 物体識別処理でVGAサイズの動画で、30FPSの処理が可能。
ロボット、Djangoはまた手をつける時間がないようです。
来週の教授問題:Tmuxの使い方、VS-CODEのssh接続の設定、よろしく!
梶岡:SPIの勉強、企業インターンで好印象をつけた。今週は血中アルコル計測のテーマについて考える。iAppの作成もこれからやる。
金當:アンドロイドホンアプリの作成練習を行なった。簡単なアプリをデバッグモードで動作確認した。
〇今週の進捗
SPIの勉強
TDKより早期選考みたいなのに招待されたため、ESの作成やWEBテストの受験
〇今後の課題
進捗
Android Stadio のインストール
スマホでキーボード入力した文字を出力する簡易アプリを作成
Kotlin 学習用の環境構築
Kotlinを学習中
課題
Android Stadio の使い方の学習
Kotlin の学習
研究テーマについて関連した研究の調査
SSSDをもらった斎藤先生からもらったサンプルコードを動かそうと思ったが、とても遅いのでグーグルのGPUサービスを使うためにデータセットをpickleに変換中。https://github.com/kyutech-saitoh/3D-CNN-for-Lip-Reading-Challenge2019
今週の進捗
VibraImage に関する論文を読んだ → DEFENDER-X は、顕在的な心理状態や心理特性を測定する心理尺度とは別のものを測定しており、心理状態や心理特性を測定する心理尺度とも別のものを測定している可能性があることが分かった。
今後の課題
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