週報(XI)

2022年12月2日席傲然コメントする

1.就職試験

2.ICIAEのabstractを書いた

3.ラズベリーパイを使って振動信号を収集することができた

4.論文を読んで、Bilstmネットワークの効果を試してみたい。Prepare to try to use short-time Fourier time-frequency diagram, W-V time-frequency diagram and wavelet time-frequency diagram to compare the training results

研究進捗

月報(綿貫)

2022年12月1日綿貫啓コメントする

・点字の画像認識
・watershedアルゴリズムの勉強
・大ゼミスライド作成
・指摘していただいた先行研究の調査

・コンピュータシステムの基礎4~6章

張先生

今週の進捗（新野）

2022年11月30日 Arano Kazuyuki コメントする

自作のモデルの精度が低いので、学習済みモデルをファインチューニングしようとしたが、colabではメモリが足りなかった。→研究室のGPUで学習回そうと思う。
最終的な仮説の検証用のデータ集め

研究進捗

今週の進捗（大城）

2022年11月30日大城コメントする

openposeを用いた顔、体の骨格検出と座標取得を行った

次はテスト動画を用いて取得した座標の変化量の検証と変化の閾値を決める

張先生

今週の進捗（DU）

2022年11月30日杜泓韜コメントする

環境問題を解決した。画像を学習させているところ

先週気分転換も兼ねて紅葉狩りに京都へ行ってきた

研究進捗

今週の進捗（藤崎）

2022年11月29日藤崎雄仁コメントする

使おうとしたデータセットの容量が大きすぎてパソコンに入りきらない。

どうするか困っていたところ、Kinetics-skeleton (7.5GB)やNTU RGB+D(5.8GB)などを見つけた。また、訓練済みの骨格ベースの行動検出モデルを探していたところ、open-mmlab や ST-GCN を見つけた。

(github.com/open-mmlab)

ST-GCNの日本語解説

次週までにデータセットの問題を解決することを目標に...

研究進捗

週報(高)

2022年11月24日 GaoYuliang コメントする

1.read 80% of paper(" Study on Deep Learning Based").

2.use depth prior to guidance the model is one important focus in paper(https://link.springer.com/article/10.1007/s00371-022-02607-x) and Study on Deep Learning Based. The next work is to learn the code of the https://github.com/xjtuwh/iDepNet/tree/master.

3.make research on … Continue Reading ››

個別ゼミ, 芹川先生

週報(YANG)

2022年11月23日 YangZijun コメントする

データはフーリエ変換され、ローパスフィルター処理されます。

研究ノートを読みます。

https://proceedings.neurips.cc/paper/2010/file/01f78be6f7cad02658508fe4616098a9-Paper.pdf
http://ceromondo.blogspot.com/2012/11/convolutional-neural-network.html
https://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/39989337
https://mp.weixin.qq.com/s/qv26A_H24d_5IgEJZgbSxw
https://mp.weixin.qq.com/s/9YzHDuviU-5FQBMFQXRJkw
https://mp.weixin.qq.com/s/qi6t16KgFAFTVpZSA7pzZA

張先生