週報（Li Zhen）

2021年12月9日 li.zhen799 コメントする

AROB:

I almost have finished the experiments of my proposed work on AROB 2022. And I got some improvement on the work.

The proposed work tend to have some improvement on pedestrian detection accuracy.

And the total detection accuracy also improved a little … Continue Reading ››

張先生, 画像関連, 研究進捗

先週の進捗(ZHOU)

2021年12月9日 zhou コメントする

QT-Net
- Taking source image for another 50 classes of items.
- To test the capacity of the network, doing experiments on the datasets with 90 classes.
- Making annotation for the test datasets with 90 classes, and test the model on it, the accuracy is 0.987 (IOU=0.75)
- Modified the output of the plot of BBox. For any item, … Continue Reading ››

B4ゼミ

2021年12月9日力峰張コメントする

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週報(大下)

2021年12月9日大下雄也コメントする

・車座参加

・chainerからPyTorchに変更して、学習を行い、制度を求めた。

マスク無

Test set: Average loss: 0.0166, Accuracy: 2436/3589 (67.87%)

・すべてのデータセットにマスクをつける範囲を白く塗りつぶしている。

近藤の週報（11/25~12/8）

2021年12月9日近藤徹多コメントする

https://arxiv.org/pdf/2102.09546.pdf これを少し読んだ

研究の新規性を考えた

歩容認証はバッグを持ったり、コートを着たり、帽子をつけたりしたときの外見の変化に弱い。そこで外見の変化に強い歩容認証を行いたい

人物のシルエット＋骨格の情報を入力としたモデルを作ろうと考えています

週報(大塚)

2021年12月9日大塚裕介コメントする

事前学習モデルをグレースケールで再学習

精度はRGBの場合とほとんど変わらなかった

カメラ２台に対応したモデルを実装
先行研究の論文を読む

Two-Stream CNNs for Gesture-Based Verification and Identification: Learning User Style

https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016_workshops/w4/html/Wu_Two-Stream_CNNs_for_CVPR_2016_paper.html

概要

・ハンドジェスチャーを生体認証として利用するための研究

・ネットワークはTwo-Stream CNNsを使用し、ハンドジェスチャーのdepth map、optical flowから特徴量を抽出

・ImageNetの重みで初期化

・ユーザーが行う特定のジェスチャーだけでなく、ユーザーがジェスチャーを行う際の特定のスタイルを学習する

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