研究進捗
・グリッドサーチをしてハイパーパラメータの選定を行った
→ロジスティック回帰でモデル改善(C=0.1,random_state=0)
→SVMでもモデル改善(C=0.1,decision_shape=ovo,kernel=linear,random_state=0)
先週まではaccuracyだけで比べていた。
週報（白川）＃グリッドサーチ結果＃モデル評価方法
「張先生」カテゴリーアーカイブ
WEEKLY REVIEW
I’m in the process of revising my paper based on the review comments.
The following experimental results are being supplemented with the evaluation metric BDE, which is a measure of the quality of the boundary of the segmentation result
Weekly Report
Please click my name to see the full text!
Future Work
- Digging into point cloud for depth map
- Company Job
This Week
- I have finished reading about eight … Continue Reading ››
週報(大塚)
・Track-Anythingを用いてマスク画像を生成した
・マスク画像に対応したデータ形式に変換した
・学習自体はできたが、メッシュは上手く抽出できなかった
→おそらくモデルが悪いか、データセットが難しすぎるか
NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction（マスク画像を用いた損失関数などが記述されている論文）
週報(白川)＃研究進捗＃データ前処理
研究進捗
データ97個
・SVM
テストデータ20％、ランダムステイト42：テストデータ精度85％、訓練データ精度88.31％
・ロジスティック回帰
テストデータ20％、ランダムステイト42：テストデータ精度85％、訓練データ精度88.31％
訓練データ100％：訓練データ精度79.31%
検討事項・わかったこと
・SVMとロジスティック回帰で精度が全く同じなのはなぜなのか
・random_stateを変えると訓練データ精度が多少変わる
勉強
週報(白川)＃SVM結果
進捗
・データ収集完了
・エクセルファイルからデータを取り込み（その2）、学習させるまでを勉強中
実験結果
まだ何も理解できていないが、とりあえずチャットGPTに書かせたSVMモデルを使用して分類する方法では85%の精度だった。
週報(TANG)
- Completed a first draft of a patent
- Learned to use git
- Learning the usage of C# and .NET in progress
- Completed a course report on Advanced Robotic Vision.
WEEKLY Report
Further Work
- Study on Monocular to 3D cloud point reliability
- Springer Conference Paper Publish
- Yang's Company project
This Week
- Paper revise
週報(TANG)
I am learning .NET MAUI and want to design a cross-platform AI assistant.
WEEKLY REPORT （WenTian）
Future Plan
- Digging into 3D to Depth
- Meanwhile, experiment V-SLAM
- Apply PH.D
This Week
- prepare presentation and report my future research plan