企業の座談会に出席するため、ゼミお休みします。

餃子おいしかったです！

データセットの作成。途中まで作成したデータセットが使えるか確認するため、簡単なプログラムを実行させた。

餃子まだまだ食べれました。悔しいです。

foveated renderingの論文を読んでいました。

現在の中⼼窩レンダリング技術のほとんどは、同じ離⼼率値において、視⼒が縦軸よりも横軸の⽅が⾼いことを⽰しています。研究ではさらに、下⽅視野の⽅が視⼒が優れていることが⽰されています。レンダリング中にこの⾮対称性を考慮せず、⽔平⽅向と垂直⽅向にわたって均⼀な視⼒を想定し、円形で行っています。

そこで、上記を解決する楕円形か楕円形に近いひし形を使って中心窩レンダリングにしてみたらよいのではないかと考えています。

中心窩レンダリングの種類は双曲線型、線形型、非線形型、対数極型、矩形型があるのを知りました。

NTT西日本、京セラのワークショップ

餃子🥟

・顔データ収集

・顔のcnnモデルの作成(先週からの進捗なし)

cnnモデルの作成について、ラベリングの方法やモデル構築の仕組みについて勉強中です。

餃子おいしかったです。

 Real_ESRGANというモデルで超解像してみたところ、顔が変わって、顔認識はできますが、顔認証できるレベルではありませんでした。SwinIRというモデルでも超解像してみたところ、Real_ESRGASNよりも本物に近く超解像できていました。画像によっては、顔認証できるまでの画像になっていました。出欠管理システムとして使うものとして想定しているので、登録する顔に特化した学習モデルを作成して、類似度がどれくらい向上するのかを試してみようと思います。

元の画像

Real_ESRGAN　顔認識 可能、顔認証 不可

研究進捗

• LSTM_newモデル作成（未完）,LSTMはchat GPT→タイムステップ（ラグ）2の時が一番精度良い

勉強

• LSTMについて
• SequentialモデルのDenseの引数input_shapeについて（エラーが出たところ）
• Sequentialモデル引数全般
• 機械学習モデル評価（超詳しい版）