先週の進捗(ZHU)

  • 歩行者検出実験中,前にすでにYOlOv 3の歩行者検出実験を実現しました。しかし、リアルタイムの目標検出技術は急速に改良され、結果も驚くべきものである。4月、YOLOvシリーズの継承のもと、YOLOv 4が世に出た《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》。5月、YOLOv 4を超え、より速く、より良い目標検出ネットワークPP-YOLOが出現しました《PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detector》。6月,Glenn JocherがYOLOv 5のPyTorchを公開しましたhttps://github.com/ultralytics/yolov5、現在の最先端の目標検出技術、推理速度は現在最強です。
  • 歩行者の再識別に関しては、実際の応用に向けて、ECCV 2020が発表したばかりの論文を読みました《Interpretable and Generalizable Person Re-identification with Query-adaptive Convolution and Temporal Lifting》、主にReID適応問題を解決します。

今週の進捗(北原)

研究

・研究テーマについて:背景まだ決まってないが、ドローンと物体認識を絡めたものをやってみたい。SSDは動かすことができたので、来週はYOLOを動かそうと思ってます。。。

・読んだ論文「深層学習に基づいた屋外大型駐車場の空きスペースの検出」https://kougei.repo.nii.ac.jp/?action=repository_uri&item_id=2089&file_id=22&file_no=1

・メモ)Dockerコンテナに入れなくなった場合

$docker stop <コンテナ名>

$docker start<コンテナ名>

一応これで解決したので共有しておきます。。。。

就活関連

・富士通九州システムズES提出

・SCSKの3DAYオンラインインターン1日目参加

・大日本印刷1DAY参加予定

・パナソニック落ちた😇

・日鉄ソリューションズ結果待ち😂

今週の進捗(財前)

就活進捗

・パナソニックインターン落選

・SCSKの3DAYオンラインインターン1日目参加

・京セラ3DAYオンラインインターン当選

研究進捗

・Androidアプリ開発の環境を整え、ボタンを押すだけのアプリを作成した(Android端末がないためエミュレータでの実施)

・docker環境への入り方が勉強不足だったためもう一度教えて頂きたいです。

docker run --gpus all -it -p 49517:3389 --name zaizen -u $(id -u):$(id -g) -e USER=zaizen -e PASSWD=TZzai476 --shm-size=1g zhangtroch_xrdp:ubuntu18.04_jar

上記コマンドを打つと

今週の進捗(水戸)

進捗
・英語学習
・中小企業とのweb面談(株式会社地域科学研究所)

予定
・nttデータ事前研修会参加
・金井ホールディングス セミナー参加
・序論B1発表を聞く(金曜2限)

研究
進捗なし

正面以外の表情認識研究例
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_action_common_download&item_id=163538&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1&page_id=13&block_id=8
↑顔を真正面に向けるように変換してる

B4ゼミ

参加者:全員

井川:カメラ画像検出における天候による道路標識識別エラーの低減(仮)、想定した天候の状況、研究の現状、現在のエラー率(対比)に関する情報収集。

戸村:表情識別と定義を使った福祉支援に関する研究(仮)機械学習の基礎の勉強、介護現場の失話者とのコミュニケーションの方法についての下調べ、パターン定義の考案(提言)

大城:距離画像センサを用いた視覚障がい者の歩行支援システムに関する研究開発(仮)。1、支援する情景を定義する。2、周囲感知センサーの選定(ビデオカメラ)、処理系の選定

古川:車載バックカメラ映像による後続車行動(車線変更)予測に関する研究(仮)、行動パターンの定義、社会効果。処理系の選定。

林:IoTデバイス画像処理を用いた害虫の活動状況監視システム(仮)。機械学習の基礎、Raspberry PIで画像処理の方法。

新野:店舗内顧客行動判別--行動意識の強さの判定(仮)。まず研究室の中に人を検出する実験。その後コンテっくと連携の可能性を探る。

今週の進捗(新野)

店舗で導入可能な画像処理を用いたシステムに関する論文を読んだ。

多段階パターン認識を用いた歩行軌跡データからの店舗内顧客行動判別

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=52234&file_id=1&file_no=1

ベイジアンネットワークを用いた店舗内の顧客の購買行動認識法における画像特徴に関する検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=153332&file_id=1&file_no=1