2016-11-15 13:17:57.592362: step 0, loss = 13.40 (27.4 examples/sec; 18.245 sec/batch)
acc_res 0.99
loss is zero
Tensorflowによる魚検出器の作成を試みています。
Deeplearningをtensorflowのライブラリを使って再現できる画像認識が今とても話題となっています。
その原理を用いて魚検出器の作成をしています。
正解画像1500枚、非正解画像10000枚を取得し、学習プログラムと検証プログラムを作成中です。
画像データをCSVにして、CSVからデータを読み込ませ学習させます。
現在はCSVからデータを読み込ませることに成功し、今は画像のリサイズなどでのエラーを解析中です。
1.画像から色特徴と構造特徴を抽出して、データを学習させる
-1.ヒストグラムをvisual wardに変換する
-2.人間を検出する深層学習を利用する
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実験中
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実験中
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実験中
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実験中
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画像まとめリンク
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1-1プログラム作成
-実験中
課題:ウェブサイトから情報を取得するためライブラリcurlを導入します。
11/7 curlの環境構築を行っています。
11/8 curlの環境構築を行っています。
11/9 curlの環境構築を行っています。
11/10 不具合が改善されないため別の方法を検討します。
11/11 進捗なし。
1.画像からカラーヒストグラムを抽出して、データを学習させる
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実験中
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画像まとめリンク
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ゼミまとめ
-色特徴と構造特徴を使う
--色特徴
---減色する
----2値で試してみる
---特徴のあるヒストグラムを選定する
----特徴とは?
--構造特徴
---周波数を使う
----DCTで模様が表現できるか?
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ヒストグラムの可視化
-どのような特徴を定義できるか考える
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画像へ減色処理を追加して実験
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画像へ減色処理を追加して実験
今週の課題:文字コード変換、codebook作成・文字コードの取得
10/17-19:文字から文字コードへの変換
10/20-21:codebook作成、codebookから文字コード検出
10/24-26:プログラム修正
10/27-28:文字コードから文字への変換の際のエラー修正
10/31:揚州大学派遣プログラムの資料作成、車座、危機管理講習
11/1-2:
課題:オプティカルフローのベクトルの構造体(角度、大きさ)がどうなっているのかを調べる。
11/1, 2: ベクトルの構造体の調査
10月までの進捗
文字検出を行う前処理として看板領域を抽出することを考えている。
機械学習で行ったがうまく学習できていない。原因として正解画像に使用している画像に問題があると考えている。そのため、現在新たに正解画像を作成中。
修士論文に向けて、これから以下のことに取り組んでいく。
1.顔認証の工程と組み合わせてひとつのシステムとして完成させる
2.判別率等の検証
3.論文作成
今までは顔認証の工程以前の判別システムについて研究を行っていた。今後は実際に顔認証させてみることで実際に機能するかどうかの検証をしていきたいと考えている。
1.論文調査
2.テーマ考案