2019-12-01から1ヶ月間の記事一覧
Kaggleに挑戦-20 Peking University/Baidu - Autonomous Driving Can you predict vehicle angle in different settings? ＊1月21日の締め切りに向けて、お手本のプログラムコードを理解し、動かす。 ＊Kaggle-kernelでやりたいことがある（自分の環境ではエ…
Kaggleに挑戦-19 Peking University/Baidu - Autonomous Driving Can you predict vehicle angle in different settings? ＊1月21日の締め切りに向けて、お手本のプログラムコードを理解し、動かす。 ＊7th/46 Cell : 全ての配置データを、colで指定した順['…
Kaggleに挑戦-18 Peking University/Baidu - Autonomous Driving Can you predict vehicle angle in different settings? ＊1月21日の締め切りに向けて、お手本のプログラムコードを理解し、動かす。 ＊ゼロから作るのスローガンで始めたが、Kaggleにべった…
Kaggleに挑戦-17 Peking University/Baidu - Autonomous Driving Can you predict vehicle angle in different settings? ＊1月21日の締め切りに向けて、お手本のプログラムコードを理解し、動かす。 ＊本日の課題：昨日、お手本プログラムを走らせてみたと…
Kaggleに挑戦-16 1月21日の締め切りに向けて！ ＊今回のコンペに対して適合しているプログラムに学ぶ！ ・画像から車の姿勢を推定できる、3D Bounding box Estimation Using Deep Learning and Geometry、を適用すれば良いのではないかと思って始めたが、こ…
Kaggleに挑戦-15 今日から、実戦練習（つまるところ、notebookとdiscussionに徹底的に学ぶ）とする。提出期限まで時間がない。今回は、とにかく、0.00001でもいいから、リーダーボードに載ること。 お手本のnotebookはPyTorchを使っている。今となっては、他…
Kaggleに挑戦-14 本日の課題 １．Intermediate Python for data science (DataCamp) ２．方位情報と位置情報のNumPy配列への格納 ３．方位情報と位置情報から姿勢情報を把握する方法の検討：KaggleのDiscussion, Notebook等に学ぶ １．：DataCampで学習中 ２…
Kaggleに挑戦-13 本日の課題： １．Python入門 ２．方位情報と位置情報のリストへの格納 ３．方位情報と位置情報から姿勢情報を把握する方法の検討：KaggleのDiscussion, Notebookに学ぶ ＊午前中は、Python入門、の、お勉強です。 ・午前中の予定が15時くら…
Kaggleに挑戦-12 今日の課題：2D bounding boxを、画像に重ね書きすること。 その前に、ラベルデータをリストか配列にきっちり読み込んで、自在に加工できるようにしないとだめだな。 データのフォーマットが違うのか、pandasのread_csvはもちろんのこと、re…
Kaggleに挑戦-11 積み残しが多すぎるけど、１つづつクリヤ―するぞ、と意気込んでみる。 今日（12月22日）の課題：KITTIの画像とラベルを読み込んで、画像に、2D bounding boxを表示する。 １．作業環境の確認 ２．パッケージ・モジュール等のimport ３．trai…
Kaggleに挑戦-10 ＊中間評価 当初目標は以下の２つ １．リーダーボードに載ること ２．トップを競えるレベルに到達すること 挑戦しているテーマ Peking University/Baidu - Autonomous Driving：Can you predict vehicle angle in different settings? 締め…
Kaggleに挑戦-9 課題１：GitHubのexperiencor / image-to-3d-bboxのプログラムコードを理解すること 課題２：３D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry, A. Mousavian et.al., arXiv:1612.00496v2 [cs.CV] 10 Apr 2017を理解すること …
Kaggleに挑戦-8 課題１：GitHubのexperiencor / image-to-3d-bboxのプログラムコードを理解すること 課題２：３D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry, A. Mousavian et.al., arXiv:1612.00496v2 [cs.CV] 10 Apr 2017を理解すること …
Kaggleに挑戦-7 課題１：GitHubのexperiencor / image-to-3d-bboxのプログラムコードを理解すること 課題２：３D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry, A. Mousavian et.al., arXiv:1612.00496v2 [cs.CV] 10 Apr 2017を理解すること …
Kaggleに挑戦-6 引き続き、次の課題に取り組む 課題１：GitHubのexperiencor / image-to-3d-bboxのプログラムコードを理解すること 課題２：３D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry, A. Mousavian et.al., arXiv:1612.00496v2 [cs.CV…
Kaggleに挑戦-5 課題１：GitHubのexperiencor / image-to-3d-bboxのプログラムコードを理解すること 課題２：３D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry, A. Mousavian et.al., arXiv:1612.00496v2 [cs.CV] 10 Apr 2017を理解すること …
Kaggleに挑戦-4 課題：6DVNetを目標に、Faster R-CNNを理解し、動かすこと。 Faster R-CNNは、今年の10月10日に、KaggleのSeverstal:Steel Defect Detectioに挑戦しているときに、GitHubからjupyter notebook形式のFaster R-CNNをダウンロードして実行しよう…
Kaggleに挑戦-3 課題：Pytorchで書かれたプログラム「6D-VNet」の理解とKerasへの変換にとりかかる。 ＊中間報告 ０．課題が過大だったようだ。 １．GitHubを覗いてみたが、小さなパーツにもPyTorchが使われているので、Kerasへの変換は、PyTorchを知らず、K…
Kaggleに挑戦-2 Kaggle挑戦-1では、バウンディングボックス関係の文献を調べたもので、ベースとなるANNは基本的にはYOLOであった。 YOLOの損失関数を理解し、その後で、6D検出の損失関数を理解する予定だったが、物体の姿勢を表現する、yau, pitch, roll, Qu…
Kaggleに挑戦-1 Peking University/Baidu - Autonomous Driving Can you predict vehicle angle in different settings? 今回の目標 １．リーダーボードに載ること ２．トップを競えるレベルに到達すること 今回は、自動運転に関係するコンペである。 自動運…
ホームページをつくる twitterもブログも基本的に時系列構造で、人工知能を探求するための土台とするには適切とはいえないので、より使いやすい構造をもつ、ホームページを作ってみることにする。 12月4日：ホームページが簡単に作れるというサイトで試した…
知能検査 ヒトの知能を定義するのは難しかろう。人工知能が定義できないのは当然のことだ。 ヒトの知能検査というものがある。だったら、人工知能も、それにならって評価すればいいではないか。 ということで、人工知能を評価する方法を考えるために、ヒトの…
知能指数 まずは、ウイキペディアの情報から、概略を知ろう。 このウイキペディアの記事には、出典提示不十分、独自研究含む、正確性に疑問あり、とのことなので、そのあたりに注意しながら、読んでみよう。 種々の評価方法がある。 生活年齢と精神年齢の比…
