I researched the monocular 3D object frameworks, especially the keypoint-based functions: CornerNet and CenterNet.
The CenterNet 3D object detection used the CornerNet keypoint detection backborn(Hourglass network), which shows a great performance on keypoint detection. I want to make some improvements on the orientation detection, which used 8 variables in CenterNet. … Continue Reading ››
・OCR部分作成のために、まずはカメラによる撮影部分を作成した。カメラを起動して、ボタンを押したら写真を保存するというところまではできたので、ここからOCR部分に入っていこうと思います。
・AROBアブスト作成(張先生添削ありがとうございました🙇♀️)
・SAES(マレーシアのやつhttps://mountain.elcs.kyutech.ac.jp/kitahara/saes2021-cholab)用に、スマートフォンの所持位置行動推定に追加で個人を識別できるように、今使ってるプログラムを1入力2出力に書き換えた。
→マルチラベルの精度の扱い方がイマイチどうしようか悩み中
→それぞれ識別精度が90%以上だが、個人のデータに偏りがありすぎるので個人のクラス数を調整して、もう一回学習を回す→その結果をアブストに書いて出そうと思います。
・HISShttps://hiss23rd.sakura.ne.jp/submit.html→査読結果が25日から29日に延期になった。
【相談したいこと】
・工学府博士前期課程学生対象 国際学会への参加支援について
(https://www.tobata.kyutech.ac.jp/kougaku/ms_support/)
・今自分がB4にコンテナ作ってあげてるけど、B4とM1にそれぞれ一人ずつくらいルート権限(?)でDL-BOX入れる人がいた方がいいと思うのでアカウントの作成をお願いします！
カメラの認識、表示が可能になったが、推論を行おうとすると処理が重くフリーズする
解像度を下げることと、Jetson向けのモデルの変換で改善できないか試みる予定
現存するネットワークを用いようと考えたが、自分で分類器を作成中
・SSDで指検出できない際でもプログラムエラーで処理が終わらず、opticalflowの動体検出を元にトリミングできるようコードを改善した。
・商品の停止時間が不足している際でも１、2秒前のフレームから商品を分別するようコードを改善した。（トリミングはされない）
・現状の問題点
１、optical flowの動体検出によるトリミング精度が低い
→少しずつコードを修正しているが大きな精度向上にはなっていないためもっと大まかに修正しようと思う。
２、SSDの精度が低い
→訓練用画像をもっと多くの人から収集して学習しようと思う。
・学部の研究(optical flow＋VGG16による6商品の識別)→現状完成してる段階(optical flow + dense netによる10商品の識別 )でAROBの学会だせますか。大分行けるなら出したいです。(>_<)
1. submit the abstract of Arob.
2.I signed up for a 3D vision course online, and this week I learned the overview of 3D vision.And calculation of monocular and binocular point cloud depth map(The homework is SAD binocular matching algorithm).
Although the homework of this course will … Continue Reading ››
AROBの論文を書きと修正しました。
日本語を勉強しました。
