月別アーカイブ: 2019年12月

個別ゼミ, 張先生

今週の進捗(北原)

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使用するプログラムを変更して、学習済みモデルから推論が行えるようにした。←Macじゃ動かなかったのでvirtual boxでubuntu入れました

15人分を学習させたが、損失関数が４０以降下がらなく精度がイマイチであった。

追加でデータを１０人分集めたので正解ラベルを貼って学習させ精度が上がるか検証したい。

個別ゼミ, 張先生, 研究進捗

今週の進捗（五十君）

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テーマ「文字認識を用いた買い忘れ防止案」

今週の進捗

「買った商品名」と「欲しい商品のジャンル名（例：コシヒカリ⇒米）」を複数入れると、Webスクレイピングによって楽天市場から「買った商品のジャンル名」を取得し、「欲しい商品のジャンル名」と「買った商品のジャンル名」をマッチングさせるプログラムを完成させた。

今後の課題

現在は、大きなジャンルとして楽天市場の「食品」ジャンルの中で、買った商品名を検索するプログラムとなっており、飲み物については何も考慮されてない状態なので、飲み物についても上記のようなマッチングができるようにする。

個別ゼミ, 張先生, 未分類, 研究進捗

今週の進捗（白石）

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1枚の患部画像を入れるとなんの病気か判定されるようになった。

葉全体の画像入れて判別できるようにする。

葉全体の画像を学習させるのか、特徴点を抽出するのかで迷っている。（葉全体の画像は枚数があまりなくて、特徴点抽出は↓みたいなうどん粉病は難しそうだなぁって感じです。）

個別ゼミ, 張先生, 研究進捗

今週の進捗（財前）

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今までのoptical flowのトリミングプログラムは動画の最初から最後までの商品の特徴点の軌跡をとりそこから商品の座標を割り出すというものだったが、毎フレームごとに商品の特徴点座標を更新するプログラムに変更した。これにより商品の撮影は簡単なものとなった。

識別する商品を袋系（ピザポテト、ポップコーン）、箱系（トッポ、プリッツ）、ペットボトル系（お茶、ジュース）の6つにしてデータセットを作った。

商品をトリミング、識別し、音声出力するプログラムを作成した。509c501975626b0ae924df3fed20b221-4ダウンロード

ノートパソコンにTexの環境を構築し、勉強中

撮影用のネックストラップが今はイヤホンを工作して自作したものなのでちゃんとしたものが欲しい・・・

https://www.amazon.co.jp/Doormoon-%E6%90%BA%E5%B8%AF%E3%83%8D%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%A9%E3%83%83%E3%83%97-%E9%A6%96%E6%8E%9B%E3%81%91%E3%82%B9%E3%83%9E%E3%83%9B%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%A9%E3%83%83%E3%83%97-%E3%82%A4%E3%83%A4%E3%83%9B%E3%83%B3%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%AB%E4%BB%98%E3%81%8D-4-0-6-5%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%81%E3%81%AE%E6%90%BA%E5%B8%AF%E9%81%A9%E7%94%A8/dp/B07WFLZMVN/ref=sr_1_8?__mk_ja_JP=%E3%82%AB%E3%82%BF%E3%82%AB%E3%83%8A&keywords=%E3%83%8D%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%A9%E3%83%83%E3%83%97&qid=1575876803&sr=8-8

張先生, 画像関連, 研究進捗

今週の進捗（ZHU)

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  • 論文の修正と提出。
  • 以前の実験に基づいて、歩行者検出結果のtxtファイルの出力がさらに実現されました。

  • 検出結果のTXTファイル出力
  • mAPを表示

  • 次のステップでは、ボックスの位置座標に従って歩行者画像をトリミングして、歩行者データセットを直接形成します。
  • 次の実験的なニーズ（歩行者のセグメンテーション）によると、今週はHOG + SVMと Mask Scoring RCNN について学びました。