・スライド作成
・OpenVINO：顔マスクモデル
月別アーカイブ: 2021年10月
週報（白川）
・スライド作り
・プログラムを書いた
・研究室のマウスが壊れているので買って欲しいです
今週の進捗(新野)
- SCSK冬季インターンES提出×2
- 野村総合研究所冬季ES提出
今週の進捗（DU）
LSTM
trainの結果、testの部分はまだ問題があります。
今週の進捗（G）
1.Revise the papers of Yangda Journal and submit them.
2.on cifar-10
my original model(SA-3A-SA-5B-SA-3C-SA):91.60%
New model(SA-4A-2SA-6B-3SA-4C-2SA):92.01%
resnet50:90.39
Inception-ResNetV1:90.56
今週の進捗(LI ZHEN)
- During this week, I changed the 3D convolution neural network part, and added the resnet work into it. I tried to train the model again from the first epoch, not using the pretrained pth files.
Also, I figure out the problem that the computational quantity of 3D CNN. In … Continue Reading ››
先週の進捗(ZHOU)
- QTnet
- Creating a difficult testing datasets. And make a comparison about the model on the easy testing datasets and difficult testing datasets.
- location: mask; combination: mask; fusion;
- easy: 0.897; 0.987; 0.987; difficult: 0.816; 0.931; 0.909
- location: mask; combination: mask;
- easy: 0.883; 0.964; 0.961; difficult: 0.816; 0.932; 0.885
- location: bbox; combination: mask; fusion;
- easy: 0.878; 0.979; 0.979; … Continue Reading ››
- easy: 0.878; 0.979; 0.979; … Continue Reading ››
- location: mask; combination: mask; fusion;
- Creating a difficult testing datasets. And make a comparison about the model on the easy testing datasets and difficult testing datasets.
M2ゼミ
出席：財前
財前：商品切り出しから、識別までの結合実験精度を１０月２５までに確認する。目標値：１０商品で、前研究同等以上。
北原：実験データ取得、とJIIAE,AROB投稿。
五十君：楽天APIのアプリ上の利用可能の確認、近日中に完成。商品マッチングのアルゴリズムのフローチャットやロジック図などを作成し、修論の内容を少しずつ書き下ろしていく。
水戸：インスタグラムの投稿をハッシュタグの付け方の関連性を調べるのですが、目的と到達目標を明確して下さい。修論に向け、GitLabにバージョン管理行なって下さい。
二石：Jetson環境構築、動画像処理には重たく、原因調査中。カメラもジールを購入予定。
今週の進捗（二石）
Jetsonにosインストール、環境構築
これまで使用していたプログラムをそのまま移植して処理させたが、とても重たかったので改善が必要
カメラモジュールは見つかりませんでした
進捗（水戸）
・インスタグラムをスクレイピングして任意のハッシュタグから
投稿画像を取得するプログラムを組んだ。
seleniumを用いてJavaScriptを使用した動的webサイトから情報収集。
インスタグラムのサイトにアクセス⇒ログイン⇒ハッシュタグ検索⇒投稿画像を取得(50件)⇒フォルダ下に保存
までは自動化できています。
#bag と ＃かばん で検索した画像を保存したファイル
ほしい物体以外の画像も入っているため、仕分けが面倒くさそう...
いいね数、ユーザーのフォロワー数なども取得できるので、いいねを多くもらっている投稿について特徴を分析
（画像中の物体が鮮明か、#の投稿数など）して
小倉の町をうまくPRする投稿を仮説を立てて複数アカウントでA/Bテストしてみたい。
同じ画像の投稿⇒ ＃の使用頻度がおおいもの VS ＃の使用頻度が少ないもの
同じ＃の投稿 ⇒ 画像に映る物体が鮮明なもの VS 画像に映る物体が鮮明でないもの
どちらがフォロワー数の増加が大きいか実験するなどなど