画像内の人体を識別するプログラムをネットから引用し触ってみた
研究全体の流れの確認、研究内容の新規性探し
- GitHubにある移動物体の軌跡を表示するサンプルコードのための環境設定をした。
➡URL:https://github.com/lmiguelvargasf/trajectory_tracking
- 下記の学習済みモデルのコードを編集して人のみ検出する仕様にした。
➡URL:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
- 研究内容的に実験が行いにくいため、多少内容の変更を考えています。。。
- 張先生の意見を聞きました。先週の月曜日の午後にゼミを開いた後、李さんと楊さんの協力のもとで、実験設備を持って総合実験データの採用作業の前準備を行います。主な任務は設備の設置(ネットがない状態での録画、モバイル電源)、ルート、角度と場面の設置です。
- 取得したビデオデータに対して、インスタンス検証と結果分析を行い、まず、例えば、「図1」ようなでーた前期処理を含む。
- 実験結果の分析まとめ;全体としては、実験結果は喜ばしいものであり、入力inputから出力outputまでの流れがスムーズになっただけでなく、一歩検索が可能になり、複数の角度から照会結果が得られます。実際の応用シーンに達するために必要だと思います。
- 次のステップ:実験データのさらなる撮影、計画の精度は少し放て、まず機能の更なる改善を考慮して、速度の改善を調べます。
止まれの標識の識別を行った
opencvでSIFTを行うための環境設定
研究のフローチャートの作成
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