1.画像から色特徴と構造特徴を抽出して、データを学習させる
-1.ヒストグラムをvisual wardに変換する
-2.人間を検出する深層学習を利用する
/28
1-1.学習用データをクラスタリングして機械学習に利用すると、結果が良くない、何も検出されない
-クラスタリング後に主力される学習用データが各クラスタの中心値で置き換えられているため、結果が良くないかもしれない。
--クラスタリング後にデータを中心値に最も近い学習データで置き換える処理をいれる。
/29
プログラム修正中。
/30
プログラム修正完了。
実験中。
/01
実験中。
/02
課題：オプティカルフローのベクトルの構造体（角度、大きさ）がどうなっているのかを調べる。
11/28：inetアドレス...192.168.6.115に変更 ベクトルの大きさの取り出し方の調査
11/29～12/1：ベクトルの大きさの取り出し方の調査(x,y座標のピクセル値は分かったが、他は分からず。)
12/2：ICIAE2017への提出、フォームアプリケーションのサンプルプログラム
11/21 日本语受験を準備しています。
11/22 日本语受験を準備しています。
11/23 日本语受験を準備しています。
11/24日本语受験を準備しています。
11/25日本语受験を準備しています。
課題：超音波センサによる3次元認識を行う
11/21 : 学祭の片づけおよびまとめ
11/22:実験資料作り、FPGAの勉強
1.画像から色特徴と構造特徴を抽出して、データを学習させる
-1.ヒストグラムをvisual wardに変換する
-2.人間を検出する深層学習を利用する
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1-1.実験中
-visual wardを作成する過程で、学習データの数が少なくなるため、数を増やす工夫が必要かも
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プログラムにバグがあった。修正中。
/23
プログラム修正中。
/24
プログラム修正中。
/25
プログラム修正中。
課題：curlのプログラムを実装します
11/14 visual studio 2015 をインストールしています。
11/15 visual studio 2015 をインストールしています。
11/16 visual studio 2015 をインストールしています。
11/17 プログラムについて調べています。
11/18
2016-11-15 13:17:57.592362: step 0, loss = 13.40 (27.4 examples/sec; 18.245 sec/batch)
acc_res 0.99
loss is zero
Tensorflowによる魚検出器の作成を試みています。
Deeplearningをtensorflowのライブラリを使って再現できる画像認識が今とても話題となっています。
その原理を用いて魚検出器の作成をしています。
正解画像1500枚、非正解画像10000枚を取得し、学習プログラムと検証プログラムを作成中です。
画像データをCSVにして、CSVからデータを読み込ませ学習させます。
現在はCSVからデータを読み込ませることに成功し、今は画像のリサイズなどでのエラーを解析中です。
1.画像から色特徴と構造特徴を抽出して、データを学習させる
-1.ヒストグラムをvisual wardに変換する
-2.人間を検出する深層学習を利用する
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実験中
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実験中
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実験中
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実験中
–
画像まとめリンク
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1-1プログラム作成
-実験中
11/7 日本語を勉強します。 中国の卒業論文を読みます。
11/8 中国の卒業論文を読みます。
11/9 中国の卒業論文を読みます。
11/10 日本語を勉強します。
11/11 日本語を勉強します。
