![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
#author("2023-11-03T11:21:57+00:00","default:ubi","ubi") #author("2023-11-22T11:04:13+00:00","default:ubi","ubi") [[Insider]] *研究テーマ [#zd7ca734] 健康寿命の延伸に向けたセルフケアのためのセンシングとフィードバック *研究計画 [#y69eca20] +引継ぎで参考とする研究のデータオーグメンテーションを自身でも実施する。 +データオーグメンテーションを実施して得たデータを用いて深層学習を行う。 ***日報 11月22日(水)[#he7bf4be] +訓練用フォームの最終調整 +院生4名に対して事前評価テストを実施した。残り1名実施することが出来れば訓練段階に移行することが出来る。 ***日報 11月3日(金)[#he7bf4be] +ベテラン医師のアンケート結果を基に問題の難易度調整や仕分けを行った。 ***日報 11月2日(木)[#he7bf4be] +ミーティングを行った。 ***日報 11月1日(水)[#he7bf4be] +11/8に向けたポスター発表の準備 +ベテラン医師のアンケートのデータ整理と明日のミーティングでの提案内容の考察 ***日報 10月9日(水)[#he7bf4be] +16日に藤田先生と井原さんとミーティングのアポイントメントを取った。 ***日報 10月6日(金)[#he7bf4be] +実験条件の整理、明日には藤田先生や井原さんにミーティングの日程と実験内容の相談ができるようにする。 ***日報 10月5日(木)[#he7bf4be] +拡張データの作成作業~ +明日には終わる予定 ***日報 10月3,4日(火水)[#he7bf4be] +帰省していた。 ***日報 10月2日(月)[#he7bf4be] +拡張データの作成作業~ 木曜日には終わる見通し ***日報 9月28日(木)[#he7bf4be] +拡張データの作成 ***日報 9月27日(水)[#he7bf4be] +ベテラン医師の方にラベル付けいただくためのフォーム作成を終わらせた。 +今後に向け訓練用のデータ拡張を事前に行っておく。 ***日報 9月25日(月)[#he7bf4be] +医科歯科大の先生方とミーティングを行った。実験内容を煮詰めた。~ 9月29日までにベテランの先生方に見せる用のGoogleFormを作成する。 ***日報 9月21日(木)[#he7bf4be] +昨日に引き続いて生成された画像から動画を作る処理を行った。日曜日までに生成が終わる目途でいる。 ***日報 9月20日(水)[#he7bf4be] +昨日に引き続いて生成された画像から動画を作る処理を行った。 +ミーティングを行い実験の内容について話し合いを行った。次の医科歯科大の先生方とのMTGまでにプレゼンの準備をする。 ***日報 9月19日(火)[#he7bf4be] +生成された画像から動画を作る処理を行った。処理に非常に時間がかかるため今週中を目途に頂いたデータから全員分のモデルで動画の生成を行う。 *週報 9月15日(金)[#he7bf4be] -今週やること +生成された画像から動画を作る。処理にかなり時間がかかるので時間を取って出来る限り早く終わらせる。 +実験の具体的な内容について自分なりに考え先生に相談できるようにする。 -先週の活動 +モデルの生成は4人分まで終わった。今週残り1人分のモデルの作成を行う。 +生成された画像の枠線を除去するためのcropが上手くいってない箇所があったので修正した。 ***日報 9月13日(水)[#he7bf4be] +150データ近い生成を行った。１生成あたり5分程時間がかかるので今日は生成のみで終わった。~ 明日は生成された画像から動画を作成する。 ***日報 9月12日(火)[#he7bf4be] +機械学習が終了した。生成段階の準備を行った。 ***日報 9月11日(月)[#he7bf4be] +集中講義の期末試験を受けた。 +pix2pixにより生成された画像の外側を切り抜くことで枠線のようなノイズを除去するプログラムを実装した。 ***週報 9月8日(金)[#he7bf4be] -今週やること +モデル計5人分を完成させ、完成したモデルから複製動画の生成も終わらせる。 +実験の内容について決めて共同研究者とのMTGで相談できるようにしておく -先週の活動 +先生とのミーティングを終え、実験の内容について検討を開始した。 +今週はモデルの作成を行っている最中である。（3人分作成した。） ***日報 9月7日(木)[#he7bf4be] +集中講義の中間試験を受けた。 +撮影した動画を編集して機械学習モデルの作成を実行した。 ***日報 9月5日(火)[#he7bf4be] +ミーティングを行い今後に向けてモデルを複数作る。(1人分学習データを夜作ったので学習にかけた。) +9月に実施する実験について考察を並行して行う。 ***日報 9月2日(土)[#he7bf4be] +集中講義(9:00～18:00) ***日報 9月1日(金)[#he7bf4be] +患者さんの動画のデータ処理。 日曜に学習が終わるのでそこで生成を行う。 ***日報 8月31日(木)[#he7bf4be] +クロップを行う際に横の中心の取り方が原因で骨格が左右にぶれている可能性が高いことが分かったのでクロップの方法を再度変更した。 ***日報 8月30日(水)[#he7bf4be] +ミーティングを行いモデルの良くない部分を指摘してもらったので再度モデルを作り直す ***日報 8月29日(火)[#he7bf4be] +患者さんの動画のopenposeで作成したjsonファイルを用いたcrop作業~ 1人のデータのcropに30分近くかかるので25人分近いデータの処理を行った。 ***日報 8月28日(月)[#he7bf4be] +バイト関連の書類の作成と提出 +1024*1024の前向きのモデルの学習を行った。(終わるのは木曜日) * 週報 8月26日(土)[#he7bf4be] -今週の活動 +患者さんの動画のダウンロードを行い、編集してopenposeをかけるための動画を全員分作成した。~ +cropする256*256のモデルを再作成した。来週中に精度を確かめ、同様のアルゴリズムで512と768のモデルを作成していきたい。 +夏季集中講義の課題と講義で時間が割かれてしまった。 * 週報 8月19日(土)[#he7bf4be] -今週の活動 +夏季集中講義の課題が多くそこに大きく時間が割かれてしまった。~ 来週の水曜日までには提出をして研究に集中出来るようにしたい。 +ラテラルスラストに関して共同研究者の方とディスカッションを行い~ 実験をする上で自分が作るべき動画や必要な作業が明確になったので準備を進めていく。 ***日報 8月17日(木)[#he7bf4be] +医科歯科大学で共同研究者の方と直接会ってのミーティングを行った。~ 実験に関してディスカッションを行い、実験の準備をする上で聞きたいことを聞くことが出来た。 ***日報 8月15日(火)[#he7bf4be] +pix2pixモデルの修正案の検討 +今後の研究に向けたディスカッション(フッドペダル関連の事を調べてみる。) * 週報 8月12日(土)[#he7bf4be] -今週の活動 夏季集中講義があったことなどで研究に大きく時間を割くことは出来なかった。~ 512画素の動画を作ったが生成精度の劇的な改善をすることは出来なかった。~ クロマキー処理に工夫することで生成動画の見やすさを向上させることは出来たが、~ 動きの正確な再現度を上げるという点では大きな成果を得ることが出来なかった。~ 来週は直接顔を合わせてのミーティングがあるので、今後の実験に向けて~ 聞いておきたいことなどをまとめておく。 ***日報 8月10日(木)[#he7bf4be] +集中講義 +512画素のデータの処理 ***日報 8月9日(水)[#he7bf4be] 集中講義 ***日報 8月8日(火)[#he7bf4be] 集中講義 ***日報 8月7日(月)[#he7bf4be] +新たに自分で撮影した画像でモデルを作った結果明るさが足りず生成精度が低かったので元々使っていた画像そのままで学習することにした。 +256画素から1024画素の中間となる512画素の機械学習モデルを作成した。明日には学習が終わると思う。 +クロマキー処理に工夫したら動画の完成度が向上した。 * 週報 8月4日(金)[#he7bf4be] -今週の目標 +ミーティングを行い、8月17日に共同研究者の方と対面でお話する機会があるのでそれまでに可能な限りモデルの精度を上げる。 +その一環としてpix2pixのモデルの学習用データを自分の物でもう一度学習してみることにした。~ 撮影用の衣服を用意したので8月5日に撮影を行い、その後学習をして来週中頃までに試行錯誤したい。 ***日報 8月3日(木)[#he7bf4be] +ミーティングを行った。~ 今後の実験に向けて機械学習モデルの精度を可能な限り高くする。 ***日報 8月1日(火)[#he7bf4be] +ミーティングに向けた準備 ***日報 7月31日(月)[#he7bf4be] +共同研究者の方に現状の成果を報告した。 +8月3日のミーティングに向けて大まかに報告や相談することを決めた。 ***日報 7月28日(金)[#he7bf4be] +共同研究者とのミーティングに向けて成果をまとめている。 +追加でハイフレームレートでの撮影を行った。 ***日報 7月26日(水)[#he7bf4be] +共同研究者とのミーティングに向けたデータ作成 +windowsのファイルシステムとubuntuのファイルシステムの違いによって発生していたエラーの原因を突き止めた。 ***日報 7月25日(火)[#he7bf4be] +1024*1024のモデルを使って患者さんの動画を複数作成した。 ***日報 7月24日(月)[#he7bf4be] +土日月で期末レポート課題5個を全て終わらせた。~ 明日からは研究1本で活動を行う。 * 週報 7月21日(金)[#he7bf4be] -今週の目標 生成モデルの精度がまだ低いと感じたためモデルの精度を向上させる必要を感じたためモデルの精度向上を行う。~ しかし今までの活動の中で、モデルの作成に非常に時間を有しているため~ パソコンのフリーズに対する対策と学習のepoch数が低すぎることに対する対策として~ とても大きなepoch数での学習を行うことにした。~ 過学習を起こしていた場合はepoch数を遡って、保存されているモデルをlatestにすることで解決可能である。~ -先週の目標について~ スムージング処理をした動画を作成し、スムージングによって生成精度の上昇を確認することが出来た。~ またスムージング処理に関するプログラムが正しく動くことを確認した。 ***日報 7月20日(木)[#he7bf4be] +期末レポート課題と講義3つとそれぞれの課題を終わらせた。 +pix2pixに用いるプログラムを改良した。 *** 日報 7月19日(水)[#he7bf4be] +期末レポート課題を2つ終わらせた。 *** 日報 7月18日(火)[#he7bf4be] +smoozing処理をした120FPSの生成動画とハイフレームレートカメラのフレームを間引いて作成した120FPSの動画を背景と合成した。~ smoozing処理をした結果クロマキーによって生成された動画内の人のピクセルの欠けがかなり減ることが分かった。~ 動きに関しては撮影可能時間が短く比較はできなかった。~ ハイフレームレートカメラにおいて、撮影時間を前後それぞれ10秒間ずつ程は確保したいと思う。 +課題と講義と英語 *** 日報 7月17日(月)[#he7bf4be] +課題と英語 +smoozing処理をした動画としていない動画の生成をそれぞれ行った。~ 明日背景を元動画の物と合成し精度を比べる。 * 週報 7月14日(金)[#he7bf4be] -今週の目標~ スムージング処理を実際に試す。（土日月までで実施）~ 画素数を上げたモデルで6名分の患者さんのデータを作成する。 -先週の目標について~ 精度を上げたモデルの作成は出来たがスムージング処理を実施出来なかった。~ *** 日報 7月13日日(木)[#he7bf4be] +1024*1024のpix2pixモデルが完成したため生成に使う画像を処理した。~ 1024*1024の画像生成に使うテストデータのpixel数も256*256に比べて大きくなったため処理に非常に時間がかかる *** 日報 7月12日(水)[#he7bf4be] +1024*1024のpix2pixモデルの生成中 +ハイフレームレートカメラで歩行の撮影(モデルの生成が終わり次第openposeをかけて処理とスムージングをやる。) *** 日報 7月11日(火)[#he7bf4be] +1024*1024のpix2pixモデルの生成中 +機械学習のパラメータの管理方法を便利にした。 *** 日報 7月10日(月)[#he7bf4be] +課題とオンデマンド講義とTOEIC +768*768のpix2pixモデルを生成したので、次は1024*1024のpix2pixモデルを作成する。 * 週報 7月7日(金)[#he7bf4be] -今週の目標 スムージング処理を実際に試してみる。~ モデルの精度を更に上げられるように機械学習を行う。 -先週の目標について 更に--no_flipを引数にした前面後面の歩行のpix2pixモデルを作成することが出来た。~ 精度の良いモデルを作りだすために大きく時間を使ってしまった。~ しかしpix2pixの仕様について知識がついた。 *** 日報 7月6日(木)[#he7bf4be] +講義と課題 +機械学習モデルが上手くいってない原因が分かったので修正して再度学習をした。~ 現在結果待ち *** 日報 7月5日(水)[#he7bf4be] +朝来たらPCがフリーズしていたため、機械学習モデルの作り直し~ たまに学習中にフリーズしてしまうことがあるみたい。 *** 日報 7月4日(火)[#he7bf4be] +講義×3 +昨日作成したモデルの精度がまだ悪かったので学習率を上げて再度作り直し。 *** 日報 7月3日(月)[#he7bf4be] +256*256でパラメータに--no_flipを指定したモデルを作成したがやはりepoch200では精度がかなり低かった。~ epoch数を増やして再度モデルを作成する。 +cropに関するプログラムが正しく機能した。モデルの完成待ち。 * 週報 6月30日(金)[#he7bf4be] -今週の目標 +cropを精度良く行うことで生成後に元動画に生成した画像を重ね合わせる処理を実装する。 +pix2pixモデルのパラメータに問題があったのでモデルをあらためて作り直す。 *** 日報 6月29日(木)[#he7bf4be] +256*256の前後から見た時の歩行を複製するpix2pixモデルを完成させた。~ 引き継ぎで受け取ったプログラムの切り取りの手法では患者さんが遠くに居る時の生成精度がかなり低かったので、~ 新たに自身でcropして、画像を生成後、元の画像の座標に戻す処理を実装することにした（8割完成） *** 日報 6月28日(水)[#he7bf4be] +pix2pixで画素数を上げたモデルを作成したが精度がとても低かった。原因としてepoch数を画素数が低い時と変えてなかったからだと考えられる。 epoch数を調整して再度試してみる。 *** 日報 6月27日(火)[#he7bf4be] +講義(3コマ)と課題 +出力画素数を増やしたpix2pixモデルを作るプログラムを昨日から実行しているが30時間程かかるのでまた明日モデルが出来次第活動する。 *** 日報 6月26日(月)[#he7bf4be] +クリッピングする際にクリッピングした地点の座標とクリッピングした画像がどの程度小さくなったかを記録する処理を書き加えた。 * 週報 6月23日(金)[#he7bf4be] -今週の目標 +pix2pixのモデルの精度を高める。 +クリッピングした画像を元の大きさに戻すプログラムの実現 -先週の目標について a2356のPCで無事pix2pixを実行できるようになった。 *** 日報 6月22日(木)[#he7bf4be] +全体ミーティングで発表 +課題消化 +企業説明会(三菱総研) *** 日報 6月21日(水)[#he7bf4be] +a2356のPCでOpenposeとpix2pixを実行できるようにした。~ pix2pixの仕様がgooglecolabで実行していた時と違うのでコードを見てパラメータの変更方法などを学ぶ +pix2pixを行うための動画や画像の処理をPythonで可能な限り自動化できるようなフォルダを作った。 +企業説明会（NECネッツアイ） *** 日報 6月20日(火)[#he7bf4be] +講義と課題消化 +企業説明会（キヤノン 東芝） *** 日報 6月19日(月)[#he7bf4be] +全体ミーティングのプレゼンの準備 +pix2pixで前向きの歩行動画のオーグメンテーションを行った。~ 精度上昇のコツについて高島君から話を聞いた。 * 週報 6月16日(金)[#he7bf4be] -今週の目標 +pix2pixの学習を実施してみる。a2356ではcudaのバージョンの関係で、pytorchのバージョンが合わず実施が難しそうなので~ まずはcolabで試してみることにする。そのために教師用データを早めに作成する。 +全体ミーティングに向けてプレゼンの準備をする。 -先週の目標について +スムージングを行うプログラム、Openposeからjsonファイルを出力し、それをCSVにまとめるプログラム、~ CSVを基に画像を切り出すプログラム、動画をフレーム毎に画像にするプログラムをそれぞれ作成を及び理解することが出来た。 *** 日報 6月15日(木)[#he7bf4be] +crop2.pyによってopenposeのjsonファイルから画像を切り出すプログラムを編集して使えるようにした。~ 明日明後日でpix2pixの教師用データを作成しようと思う。 *** 日報 6月14日(水)[#he7bf4be] +Openposeでjsonファイル出力と骨格情報のみの動画出力を行った。~ またjsonファイルをcsvにまとめた。 明日はpix2pixのモデルを作るための骨格情報と動画とcsvのセットを作ってみる。 *** 日報 6月13日(火)[#he7bf4be] +a2356のPCにOpenposeを入れなおした。 +a2356のPCでDockerを使う練習をするためにDockerを入れた。~ サンプルで失敗したので明日か明後日に再度試す。 *** 日報 6月12日(月)[#he7bf4be] +動画を1フレーム毎に画像にして保存するプログラムを作成した。 +画像を特定のフレーム数毎にスムージングするプログラムを作成した。 * 週報 6月9日(金)[#he7bf4be] -今週の目標 +ハイフレームカメラとpix2pixを使った手法を教えて頂いたのでそれを試す。~ そのためにpix2pixについて改めて勉強する。またスムージングが出来るようにする。 -先週の目標 +共同研究者とのミーティングで作った動画を見せて感想や意見を頂くことが出来た。 *** 日報 6月8日(木)[#he7bf4be] +Liquid-Warping-GANで精度を上げるために工夫した動画を使って学習をした。~ あまり良い動画は生成できなかったがさらに工夫できそうば部分を見つけたので明日また試す *** 日報 6月7日(水)[#he7bf4be] +Liquid-Warping-GANで読み込む動画の加工をした。 *** 日報 6月6日(火)[#he7bf4be] +共同研究者の方とミーティングをした。 今後の方針としてとりあえずLiquid-Warping-GANで生成する動画の質を高めることにした。 *** 日報 6月5日(月)[#he7bf4be] +共同研究者とのミーティングに向けて準備した。 +就活の写真を撮ってきた。 * 週報 6月2日(金)[#he7bf4be] -今週の目標 +火曜日に共同研究者の方とミーティングがあるのでその準備をする。 +ミーティング後に今後の方針を決める。 -先週の目標 +Liquid-Warping-GANで精度が上がるよう工夫した動画を作成して共同研究者の方に見せることが出来た。 *** 日報 6月1日(木)[#he7bf4be] +共同研究者の方とミーティングの日程を決めた。 +課題の消化 *** 日報 5月31日(水)[#he7bf4be] +ラテラルスラストの人の動きを複製する動画を作成した。~ ("https://drive.google.com/drive/folders/1i_CUC5FCsvl65qL0mHODxY1GTffcFm1Y?usp=share_link")~ 共同研究者の方に作成した動画を送ったので、意見や感想を貰う。~ また、動画を生成する上で精度を上昇させるための工夫をいくつか思いついたのでそれをまとめておく。 *** 日報 5月30日(火)[#he7bf4be] +課題消化 *** 日報 5月29日(月)[#he7bf4be] +Liquid-Warping-GANで自身の用意した動画と画像を使ってデータオーグメンテーションを行うことが出来た。~ 精度を上げるための工夫として動画を正方形にトリミングして読み込まれた際に比率を崩さないなどの工夫が出来そうなので、~ 精度を上げる工夫をした状態で水曜日にもう一度動画の生成を行ってみる。 * 週報 5月26日(金)[#he7bf4be] -今週の目標 +動画の動きを画像に投影するLiquid-Warping-GANで自身の用意した動画と画像を使ってデータオーグメンテーションを行う。 +Liquid-Warping-GANをa2356のPCでローカルで実行できる環境の足掛かりを作る。 -先週の目標について +a2356のPCでGPUが使えるようにする。 +動画の人の動きを画像に合成して動かすプログラムで自身で用意した動画を使ってプログラムを実行する。 *** 日報 5月25日(木)[#he7bf4be] +a2356のPCにpytorchを入れた。 *** 日報 5月24日(水)[#he7bf4be] +a2356のPCのcudnnを調整したことによりopenposeとtensorflowが正しく動くようになった。 *** 日報 5月23日(火)[#he7bf4be] +openposeが動かない原因がcudnnのバージョンが正しくないことが原因であるとわかった。~ 明日CUDAとcudnnのアンインストールを行いアーカイブから正しいバージョンのcudnnをインスト―ルする、 *** 日報 5月22日(月)[#he7bf4be] +openposeをa2356のPCにcaffeeを用いてビルドすることが出来た。~ しかしサンプルの実行時にエラーを吐いてしまったので明日内容を確認する。 *** 日報 5月21日(日)[#he7bf4be] +a2356のパソコンにjupyterを入れて無事にnotebookなどが動くことを確認した。 +openposeをインストールしようとしたらcaffeeとopenposeのbuildの際にエラーを吐いてしまった。~ openposeのbinaryはubuntuには対応していないらしいので粘ってみる。 *** 日報 5月20日(土)[#he7bf4be] +2356のパソコンにNvidia関連のツールを入れてTensorflowを入れて動かしてtensorflowがGPUを認識して正常に動くことを確認した。~ ただjupyterのエディタを入れるのに失敗した。原因はライブラリ系のバージョンであるためバージョンの変更をするか問題なく入れられるエディタを探す +Googlecolabの画像を動画の人の動きに合わせて動かすプログラムで自身で用意した動画で画像を動かすことが出来た。~ 画像の人の大きさ自体は変わらないため歩行のような奥行で人の大きさが変わる動画で動かすことは少し難しいのではないかという感想を持った。~ 生成した動画("https://drive.google.com/drive/folders/1i_CUC5FCsvl65qL0mHODxY1GTffcFm1Y?usp=sharing") * 週報 5月19日(金)[#he7bf4be] -今週の目標 +a2356のPCでGPUが使えるようにする。 +動画の人の動きを画像に合成して動かすプログラムで自身で用意した動画を使ってプログラムを実行する。 -先週の目標について +a2356のPCが設定により正しく機能するようになった。 +動画の人の動きを画像に合成して動かすプログラムをGoogleColab上で動かし、サンプル動画については正しく動いた。 *** 日報 5月16日(水)[#he7bf4be] +2356のパソコンのubuntuを20.04にversion変更した。 *** 日報 5月16日(火)[#he7bf4be] +2356のパソコンの有線設定においてIPアドレスを正しく設定することで治すことが出来た。 *** 日報 5月15日(月)[#he7bf4be] +googlecolabを用いて動画の人の動きを画像に合成させて動かすことが出来た。参考("http://cedro3.com/ai/ipercore/")~ サンプルだけでなく自身で用意した動画と画像でも動きの合成を実施してみることにする。 *** 日報 5月13日(土)[#he7bf4be] +ubuntuのPCの無線接続~ 無線接続することが出来なかった。問題点として右上のbarや設定の欄にwi-fiの項目が無い。~ それについて調べ、biosを開いたがwi-fiに関する設定の項目が無かった。~ 次に[lshw -C network]を使用した結果[description:Ethernet]の項目しかなかった。(無線の項目が無い？)~ 次に内部ワイヤレスアダプターを[lsusb]コマンドで調べると無線アダプタが無いまたは認識されていない可能性が出てきた。~ broadcomドライバのインストール等も試したが上手くいかなかった。~ 参考("https://help.ubuntu.com/stable/ubuntu-help/net-wireless-troubleshooting-hardware-check.html.ja")~ ("https://qiita.com/11kenterada/items/f88eb509b3cf8656bb03")~ +googlecolabのcudaのversion変更について試したが上手くいかなかった。~ 使用可能なversionの一覧に/usr/local/cuda-11と記載があるが、~ pathを通す段階でcuda11やcuda11.0を試しても参照するcudaが11.8から変更されなかった。再度調べてみることにする。~ ("https://qiita.com/ysit/items/a601cb59523cc1961556")~ * 週報 5月12日(金)[#he7bf4be] -今週の目標 +a2356のPCを無線で接続して動かせるようにする。可能であればGPUが使えるように設定する。 +googlecolabのcudaのversionを下げる方法を試し、動画の人の動きを画像に合成して動かすことを実施する。 -先週の目標について +a2356のPCの基本的な設定は出来た。 +googlecolabでevery body dance nowのような動画の人の動きを画像に合成して動かすことを試したがエラーにより実施出来なかった。 *** 日報 5月11日(木)[#he7bf4be] +副査をしていただく先生とMTGを行った。~ 目標設定シートの修正案を頂いたので修正を行う。 *** 日報 5月10日(水)[#he7bf4be] +研究計画に関する資料を完成させた。(明日副査をして頂く先生とMTGを行う) +共同研究者の方からの意見を参考に家でのリハビリに関する論文や似た取り組みを行う企業についてリサーチした。 *** 日報 5月9日(火)[#he7bf4be] ("https://qiita.com/karaage0703/items/e79a8ad2f57abc6872aa")~ a2356のPCにdockerを用いたディープラーニングGPU学習環境の構築の方法を試した。~ nvidiaドライバのインストールと認識までは上手くいったが、githubからDockerをインストールする際にエラーが発生した。~ a2356のPCでのみgithubにアクセスすることが出来ない状況だとわかった。~ githubにブラウザからもコマンドプロンプトからもアクセス出来ず、github以外のサイトであれば正常に開くことが出来る。~ 追記:youtubeにもアクセスすることが出来ないと言われた。~ エラー表示 アクセスしようとしているサイトを見つけられません。 github.comという名前のサーバーに接続できません。 *** 日報 5月8日(月)[#he7bf4be] 右記サイトを参考にUbuntuの深層学習環境を構築していたが上手くいかなかった。("https://take6shin-tech-diary.com/ubuntu2204_ml/")~ 詰まった部分としてubuntu22.04ではtensorflowに対応する11.6以前のCUDAをインストールすることが出来なかったからだと考える。~ 上記で紹介されているサイトではubuntu22.04でCUDA11.6をインストールしているが、("https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-0-download-archive")~ のサイトにはubuntu22.04の項目が見当たらない。~ 仕方なく12.1を入れて、Anacondaのjupyter-notebookでtensorflowにGPUが使われているか確認するプログラムを実行した結果GPUが使われていなかった。~ ubuntuのversionを下げた方が良いのかもしれない。~ →dockerの仮想環境を使う方法を試すことにした。 *** 日報 5月4日(木)[#he7bf4be] 一日屋外に居た。 *** 日報 5月2日(火)[#he7bf4be] +ubuntuOSで深層学習の学習環境を整備するやり方について勉強した。~ 来週の月曜日に研究室のPCで実施する予定 *** 日報 5月1日(月)[#he7bf4be] +引っ越しの荷出しをした。 +電気とガスと水道とインターネットの契約をした。 *** 日報 4月30日(日)[#he7bf4be] +引っ越しの荷作りを行った。 +中間レポート等の講義の課題を消化した。 *** 日報 4月29日(土)[#he7bf4be] +引っ越し準備のため一日家に居なかった。 +課題を消化した。 **週報 4月28日(金)[#he7bf4be] -先週の目標について~ +バイナリ―版のOpenposeはcolabを利用しないと実行が難しいことが分かった。 +研究室のPCにUbuntuを導入した。 -今週の目標~ +引っ越しやGWで外出が増えて研究室へ行くことが難しいのでノートPCのVirtualBoxのUbuntuでUbuntuで出来ることを色々試す +今後のためにcolabでも実験が出来るようにcolabの詳細な使い方や出来ることについて勉強する。 *** 日報 4月27日(木)[#he7bf4be] +研究室にパソコンを設置するためにa2356を掃除した。 +PCにUbuntuのインストールを試みた(再起動が7時半まで終わらなかったため放置)。 *** 日報 4月26日(水)[#he7bf4be] +「膝関節ラテラルスラスト映像の合成へのMotion Transfer の適用可能性の検証」の論文を読み直した。 +修士論運・目標設定の用紙を半分程度記入した。 *** 日報 4月25日(火)[#he7bf4be] 三上先生とのミーティングで今後の目標や方針、また研究のアイデアについて話し合いを行った。 -体にライトのようなものを身に着けそこから出る光をセンシングすることで体の揺れをより可視化しやすくすることが出来るかもしれない。 -家庭での歩行の計測するアイデアとして体に運動センサを身に着ける方法の考察や、歩行の代替となる運動の模索（自転車や足踏みなど）をした。 *** 日報 4月24日(月)[#he7bf4be] ubuntuを起動する際の仮想マシンとして主流なVirtualBoxについて調べた。~ VirtualBox内でのAnaconda環境の構築の方法やcondaでのTensorFlow，Keras等のインストールの仕方を勉強した。 *** 日報 4月23日(日)[#he7bf4be] +バイナリ版のopenposeを使ってサンプルの画像や動画への骨格抽出を行った。やはり重すぎて動画は読み込めず画像もぎりぎりであったため、~ 研究を行う上で研究室のPCを使う必要性を強く感じた。 +ubuntuの導入方法を読むことやISOファイルを基にブートUSBを作成するrufusについて調べる等の活動を行った。 *** 日報 4月22日(土)[#he7bf4be] 下記サイトを参考にバイナリ版のOpenPoseのインストールを行った。~ ("https://nw.tsuda.ac.jp/lec/openpose/run-win/")~ 今日は家具の購入と不動産とのやり取りで1日外出していたので明日設定等の作業をする。 **週報 4月21日(金)[#he7bf4be] -先週の目標について~ +引継ぎを行うためのソースコードや手順書を受け取った。~ +pix2pixのデモとして下記サイトを参考に学習データの作成 機械学習モデルの作成 検証まで一通り実施することが出来た。~ https://qiita.com/redshoga/items/24cf9ea122bfcb61d2f4 +OpenPoseのWindowsへのインストールを試したが上手くいかず、原因や今後の方針を定めた。 -今週の目標~ +深層学習の開発環境を整備するためにUbuntuやdockerについて学習する。 +バイナリ版のopenposeをインストールしてモデルのダウンロードから骨格画像の出力までを試してみる。 *** 日報 4月20日(木)[#he7bf4be] 下記サイトを参考にOpenPoseのインストールを行っていたが、~ (OpenPose による姿勢推定（Windows上)"https://www.kkaneko.jp/ai/deepim/tryopenpose.html")~ 自分の使っているPCがNvidiaドライバーに対応していなかったため自分のノートパソコンでのOpenPoseの実施が難しいことが分かった。~ (参考:"https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q1068596875")~ 家にノート以外のPCが無いため、研究室の眠っているPCを組み立てる等の実施方法を検討する。~ *** 日報 4月19日(水)[#he7bf4be] +Google ColabのGPUを使ってpix2pixの学習を試した際に学習率が高すぎてエラーを起こしてしまい、~ 1日のGPU使用時間の制限を超えて使用不可となってしまったので後日再度機械学習を実施する。~ +openposeの仕様等について勉強し、jsonファイルの出力等について勉強した。~ openposeの実効環境を調べ、Windowsのコマンドプロンプト上でopenposeを実施するのが分かりやすいと感じたので、~ 明日はWindowsにGPU版のopenposeのインストールとそのテストを実施することを目標にする。 *** 日報 4月18日(火)[#he7bf4be] 仮想環境のpythoncom37.dllエラーを解決した。(参考:"https://qiita.com/NNNiNiNNN/items/493ffe662eab7a6b22a5")~ pix2pixの学習テストをするプログラムを右記を参考に試した。(参考:"https://qiita.com/redshoga/items/24cf9ea122bfcb61d2f4")~ 参考サイトの教師データとテストデータの生成、教師データとテストデータのGoogleDriveへのアップロードまで終わったので、~ 明日Google ColabのGPUを使ってpix2pixの学習を試してみる。 *** 日報 4月17日(月)[#he7bf4be] 参考元の研究のコードを引き継いだ。~ 仮想環境でpythoncom37.dllエラーが出てしまったので明日環境構築をし直して解決に努める。 -COLOR(red):(三上)https://qiita.com/NNNiNiNNN/items/493ffe662eab7a6b22a5 などあり、本当に再構築が必要なのかはいろいろ検索してみてからでも良いかもしれません。あと、文章を構造化してほしいです。 *** 日報 4月16日(日)[#he7bf4be] 機械学習の勉強としてPytorchをインストールした。~ Pytorchについてコードを実行しながら学習した。 *** 日報 4月15日(土)[#he7bf4be] 来週コード群を受け取るので、その前の学習として~ TensorFlowのチュートリアルからpix2pix等の関連しそうな技術の学習を行った。 **週報 4月14日(金)[#he7bf4be] -先週の目標について~ 実施しようとしている研究に関連する機械学習のライブラリについて学ぶことが出来た。~ ~ -今週の目標~ +引継ぎを行う予定の研究に関するコード群等が研究室で引き継がれているので~ それを受け取り、コード群を実行しテストする。またコードの内容について~ 使用したことのないライブラリ等があればその概要等についても調べる。 +wikiの自身のページに最終的な目標と研究計画について大まかに記述する。 *** 日報 4月13日(木)[#he7bf4be] openposeにて画像に対して骨格情報を導き、~ その骨格情報のみを黒い背景画像に出力することが出来た。~ 次は動画に対してopenposeを適用できるか試してみる。~ 成果物を紹介できるようにGoogledriveを整備する。 *** 日報 4月12日(水)[#he7bf4be] openposeのサンプルプログラムを実行することが出来た。~ 自身で用意した画像に骨格検出を行うことが出来た。~ サンプルの動画に対して骨格検出を行うことが出来た。~ 次は画像に対して骨格情報のみが表示されるようにプログラムの変更を行う。 *** 日報 4月11日(火)[#he7bf4be] openposeを試すためにanaconda環境でテスト用の仮想環境を作った。~ 仮想環境内にopencv-python numpy matplotlibをインストールした。~ learnopencvをダウンロードしてopencvの学習済みモデルをダウンロードした。~ 明日実施してみる。 *** 日報 4月10日(月)[#he7bf4be] anaconda環境にTensorFlowを導入した。~ TensorFlowのチュートリアルから基本的な画像分類の項を学んだ。~ anacondaのjupyter notebookで正常に動作した。 *** 日報 4月8日(土)[#he7bf4be] 4/13(木)のプレゼンの準備をした。 **週報 4月7日(金)[#he7bf4be] -先週の目標について +「膝関節ラテラルスラスト映像の合成へのMotion Transferの適応可能性の検証」の論文を読んだ -今週の目標 +上記論文内で紹介されていたMotionTransfer及びpix2pixなどに関する知識がないので、~ TensorFlowのチュートリアルhttps://www.tensorflow.org/tutorials?hl=ja~ 内にpix2pixのチュートリアルがあったので、初級の項目（機械学習の基本）から順に学習を行う。 **週報 3月31日(金)[#he7bf4be] -先週の目標について +「ゼロから作るdeep learning]を部分的に実装を行い理解を深めた。 +機械学習を勉強するに向けて環境構築を行った [[深層学習環境構築]] -今週の目標 +「ゼロから作るdeep learning]の一部分の実装がまだ終わってないので実施する。 +実施しようとしている研究内容に近い学術論文を3つ読む。 -COLOR(red):(三上）Wikiなのでwikiの整形ツールを使いましょう。上を書き換えてみました。参考にしてみて下さい。深層学習はどんな環境構築をしているか、自身の備忘録にもなると思うので書き留めてくれたらうれしいです。wiki上でページを作ると良いと思います。[[深層学習環境構築]] などと書くと作れます。こういう情報はほかの人にとってもとても有意義な情報になるので、参考にしたサイトとか含めて色々書いておいてくれたらうれしいです。 **週報 3月24日(金)[#he7bf4be] ・先週の目標について~ 書籍「ゼロから作るdeep learning」を読破することが出来た。~ データオーグメンテーションについて考えたアイデアを伝え、それについてアドバイスを頂くことが出来た。~ ~ ~ ・今週の目標~ ①「ゼロから作るdeep learning」で紹介されているニューラルネットやレイヤーを実装し理解を深める。~ ② ①にあたり、機械学習の学習が行いやすい環境構築を行う。 **週報 3月17日(金) [#he7bf4be] ・今週の目標~ ①卒論で機械学習等を扱わなかったので機械学習に関する勉強をする。~ 書籍 「ゼロから作るdeep learning」の7章までを学習する。~ ②修士論文のテーマ設定に向けて、データオーグメンテーション技術を~ 有効に、または面白く活用できそうな場面や状況のアイデアを出す。(目標5個)~
