帰省して集めたデータを使ってモデルを作り直し、実験を行った。精度は以前のモデルに比べて向上した。論文の第一章(序論)まで一旦書き終えた。来週中には一通り書き上げたい。

餃子おいしかったです。

卒論の執筆を三章まで書き終えました。顔認証の実験を２人と４人の場合でも行いました。来週までには卒論と内容梗概を書き終える予定です。

餃子パーティー楽しかったです。

論文執筆２章までなんとなく書きました。

明日2/2の餃子ﾊﾟｰﾘｰお休みします。

The first draft of the paper has been completed, and it is expected to be completed in one week

（1）In the field of object tracking, I am making datasets and designing a deep network to evaluate the similarity between template and current object appearance.

（2）I am searching the paper about trajectory prediction and camera motion evaluation

1. detect key points based on yolo-pose
2. use mpdiou and focal mechanism to improve accuracy
3. Use GSCONV and pruning framework to reduce the parameters of the model

論文の執筆を始めました。

参考文献

• 飲酒との因果関係

体温、血圧と心拍数、血中酸素濃度、その他1、その他2

論文の執筆に取りかかった。

顔、体のモデルについて、使用する画像を変更していくつか作成し、精度の向上・安定に向けて実験を繰り返したが、あまり改善されなかった。原因として、モデルに使用する画像を動画から静止画にする方法で作成しており、1枚1枚の画像にあまり違いがなく、少ないエポック数でも過学習を起こしていたためと考えられる。

今週のゼミは、モデル用画像の収集で実家に一時的に戻っているため、お休みします。

顔のモデル、体のモデル、ふたつを合わせた統合モデルを用いて、1000枚のテストデータで精度確認実験を行いました。

今回は統合モデルのテストデータの評価方法として、顔のモデルと体のモデル各クラス(cat_1~7)に属する確率の配列として出力される予測結果の平均値を顔と体の統合モデルの予測結果の出力としました。

実験結果は全体的に精度が低くなっており、特に似ている猫の場合は、顔モデルと体モデルに比べて統合モデルの方が精度が低くなってしまいました。

今後は学習データを顔と体それぞれ3000枚で統一し、顔と体の出力の重みを調整して実験し直したいと考えております。