1.学習セットの不備を補うための再実験
-1.学習用画像を実験対象せっとにしてアルゴリズムの精度を確認する
--1.プログラムへ実験対象の画像を与える方法を生画像のままにする
2.実験結果の解析
3.学習セットの特徴ヒストグラムの数を少なくしてみる
/11
1-1-1.継続中(実験データ2)
/12
1-1-1.継続中(実験データ2)
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1-1-1.継続中(実験データ3)
-実験データ1,2共にtpが0であった。
実験データ3も同様の結果となった場合は、学習用画像の質や組み合わせが良くないと考えられる。
/14
1-1-1.継続中(実験データ3)
memo
1.Gitlabにファイルをアップロード
-とりあえずできた
--opencvのパスを修正してアップし直す
2.opencvのパスの通し方を書いたガイドをライブラリのリンクまで含めて修正
-
修正版
課題:卒業研究
OpticalFlow(物体追跡)
サンプル(PyrLK)
サンプル(Farneback)
追加サンプル
1.学習セットの不備を補うための再実験
-1.学習用画像を実験対象せっとにしてアルゴリズムの精度を確認する
-2.プログラムへ実験対象の画像を与える方法を生画像のままにする
2.実験結果の解析
3.学習画像の作成方法を発展させる
-1.明度を変える(やめた)
-2.投影距離を変える
4.学習セットの特徴ヒストグラムの数を少なくしてみる
/03
先生に進捗報告、今後の計画立て
/04
3開始
/05
3継続中
/06
3終了
1-1開始
/07
1-1継続中
1実験で作成された学習セットの確認
-1学習セットの不備を補うための再実験
2実験結果の解析
3学習画像の作成方法を発展させる
-1明度を変える
-2投影距離を変える
/27
1途中
-幾つか気になる点があるので確認完了後に再実験
/28
1完了
1-1途中
/29
1-1途中
/30
1-1途中
memo
-opencvのパスの統一
--かんたんなガイド作って貼る
---
ガイド
・研究の実験
-新しく作成した学習データを用いて既存の手法の精度を確認する
08/08
・研究の実験
-子供1の結果は以前のものと変わらなかった
08/09
・研究の実験
-子供2の実験中
・研究の実験
-学習データの作り方を工夫するためにOpenGLを学習する
08/01~03
・研究の実験
-学習用データを作成
課題: C++の勉強
7/25: Machine Learning(week7)
7/26:C++の勉強(class、関数)
7/27:Open CV環境構築
7/28:Open CV環境構築
7/29:Open CV環境構築
/25 生命体説明会
/26生命体見学
/27研究調査・院試勉強
/28
/29研究調査・院試勉強
課題:オープンキャンパスに向けて、C++の勉強
7/25:一通り動くプログラムをRaspberryPiに実装できた(細かい設定はこれから)
7/26:C++の勉強(class、関数)
7/27~29:プログラムの修正、調整
課題:ビットプレーン作成、C++言語の勉強
7/25:Maskについて教えてもらった、ビットプレーン完成
7/26:C++言語ゼミ
7/27:
7/28:
7/29: