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修士研究 7-12(5ヶ月) 3600時間 予定(312) (画像認識用ネットワークの構築 (48) (CSLAIER環境の構築 (3)…
修士研究
7-12(5ヶ月)
3600時間
予定(312)
特定のデータセットの取得(60時間)
連想しやすいタグと連想しにくいタグを
アンケートから調査する(8)
アンケート内容の作成 (3)
必要人数の設定 (1)
アンケートの実施 (4)
連想しやすいタグと連想しにくいタグの中から最も偏りの大きかった２つを選択してデータの取得を行う(52)
スクレイピング (50)
取得データの確認 (2)
要件を満たすタグの選出
特徴量画像の生成 (27)
音声データからInvertible Constant-Q変換を行った特徴量画像を生成する(25)
元論文を読む(10)
そもそものアルゴリズムの理解(10)
今後のために調整パラメータの検討 (2)
アルゴリズムの実装 (3)
音声データからフーリエ変換を行い特徴量画像を生成する(2)
すでに作成してあるアルゴリズムを組み込む(2)
画像認識用ネットワークの構築 (48)
CSLAIER環境の構築 (3)
環境のセットアップ (1)
CSLAIERについて操作を行い慣れる (2)
CSLAIER上でのGoogLeNetの構築 (15)
未知数 (5)
CSLAIERからの判定結果の出力形式について調べる (10)
構築した環境への用意したデータセットの入力用意 (10)
データセットを環境用の形式に変換 (10)
入力データ単位について調査する(20)
関連研究の調査 (20)
DCGAN
リカレントネットワーク
それ以前の自動生成
特徴量を画像を使用したネットワークの学習 (40)
ネットワークの訓練 (30)
学習時のエラーへの対応 (10)
学習済みネットワークの正答率の向上 (30)
ネットワークのハイパーパラメータの調整 (30)
特徴量画像用の遺伝モデルの検討 (22)
音声画像データに対応した遺伝モデルの調査 (5)
二次元に対応した遺伝モデルの調査 (17)
モデルが存在するか調査 (5)
見つけた論文を読む (10)
調査した幾つかの遺伝モデルの比較を行う (2)
遺伝モデルの実装 (45)
モデルA(15)
モデルB(15)
モデルC(15)
実装した遺伝モデルと学習済みのネットワークを用いた遺伝テスト(60)
python上の遺伝モデルとCSLAIER上の認識ネットワークを接続する (30)
事前に確認したCSLAIERの出力形式をもとにpythonに入力できるアダプタを作成する(10)
python上の遺伝モデルが生成した画像をCSLAIERに入力できるアダプタを作成する(10)
正しく接続できているかGAを1世代交配させテストを行う (10)
実際に幾つかデータを入力してGAを指定した世代がけ交配を行い結果を出食させる (30)
入力から出力まで異常なく進行することをテストする(20)
進行途中に出現したエラーを確認して取り除く (10)
テスト遺伝結果を使用したアンケート
テスト遺伝結果の評価(評価1)
テスト結果を踏まえた遺伝モデルの検討
テスト結果を踏まえた画像特徴量の検討
別モデル・別画像特徴量の実装
別モデルを使用した遺伝結果のアンケートによる評価(評価2)
評価1と評価2の比較
それぞれのモデルの結果から考察を行う
修士論文の作成
発表