11.19
I am revising my paper.
2. Give some examples of DIS5K datasets.
11.20
learning how to use Docker
11.21
Improving the first draft of the patent
11.22
Organize experimental results and code files related to Boundary-aware DIS. Upload to Gitlab.
・モノクロ画像をカラー画像に変更
・最初の100枚で表情認識を検証
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
