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2020年度卒業論文配属サポートページ

担当者: 金子邦彦

URL: https://www.kkaneko.jp/a/2020.html

金子研究室ポリシー

金子研究室では、次のようにポリシーを定めています

テーマ候補と活動内容

・研究室内のパソコン等は、自由利用とします

・集合日は,週に1度(様子を見ながら増やします).案内、情報提供とします.その他の日も、毎日来ていただくのは構いません。

・次を課題、宿題として出したいと考えています.事前準備については,相談します.

中間発表(7月)(ポスター)、学会発表原稿(8月)(原稿1枚)、学会発表(10月26日)(プレゼン)、卒論(12月)(本文20枚程度、概要1枚)、卒論プレゼン(プレゼン)、学会発表(3月)(ポスター)

※ ポスターはポスターを展示すること.プレゼンはパワーポイントで発表し,質問等を受付けること(質問者は学科教員、他大学の先生である)

・テーマは次のものから、各自相談の上選びます。2名でのグループ研究を前提とします。

1. VR コンテンツ制作と VR 体験 (実験では、野外を3次元計測.できたコンテンツの量と形を見ていただきます)

勉強できること:立体再構成技術、データベース、パノラマ画像とVRの組み合わせ、既存のVR関係システム

2. AI アプリ研究開発(実験では「データベース」の量と形を見ていただきます)

勉強できること:顔識別、姿勢識別、物体識別、AI、TensorFlow, Keras、データベース

3. 動画(距離動画)からの歩行者、車両の挙動(直進、停止、右左折)の自動読み取り(実験は読み取り精度)

勉強できること:コンピュータビジョン、AI、データベース

4. 出入り口での通過観測から、車両や人流の速度、方向、密度を読み取る(実験は読み取り精度)

勉強できること:統計処理、データベース

5. 人工知能を賢く育てる(実験では、「どれくらい賢くなったか」を見ます)

勉強できること:AI、ディープラーニング、TensorFlow, Keras、添加学習、メタパラメータ、ニューラルネットの可視化、データベース

6. AI カメラ制作

勉強できること:ラズベリーパイ、ディープラーニング、データベース

7. ナンバープレート認識システムの制作(実験は認識精度)

勉強できること:コンピュータビジョン、文字認識、データベース

8. 日本全国の道路地図システム高速処理(実験は性能)

勉強できること:リレーショナル・データベース

9. 情報工学科での AI, IoT, VR/AR 教育用の新教材(授業を実施)

勉強できること:ディープラーニング、TensorFlow, Keras, 仮想マシン、オンラインでのプログラミング、OpenPose, openpose, VR システム、3次元コンピュータグラフィックス、データベース

トピックス

人工知能,ディープニューラルネットワーク,データベースによるリアルタイムデータ収集,データ分析に関する実習を予定しています. 3次元地図制作実習など

感染拡大防止の手立て

登校しての活動については,大学から連絡が行われています.

健康状況調査に回答しておいてください

https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=Lk_g9n8CrkiRIttUkjqVVSdwRRVzqxhKpzDz0KjzZEZUNENVSTQzUlU4WFgxQlpRRVRIUTlHU0dOTiQlQCN0PWcu

登校を再開したときは,次のようにお願いします.


活動記録

12/3, 12/7

画像セグメンテーション Mask-RCNN に関する情報提供

https://colab.research.google.com/drive/1q_eCYEzKxixpCKH1YDsLnsvgxl92ORcv?usp=sharing#scrollTo=jXKtRFd9EC0K

11/26, 11/30

超解像(super resolution) に関する情報提供

11/16, 19 画像分類システム(人工知能)の機能全般についての説明、実演等

https://www.kkaneko.jp/db/dlib/dlibmodels.html

11/9, 12 顔検知、顔認識システム(人工知能)の学習についての説明、実演等

https://www.kkaneko.jp/db/dlib/knn.html

11/2, 5 文字認識システム(人工知能)の学習についての説明、実演等

10/26, 29 写真からの立体データの合成(立体測量)の説明、実演等

43. 実験(6)(8月11日,火曜日)

8, 9 月:中間発表(各自で実験計画を立て、実験を実施。今後の目標等を定めるなども)

火曜日である(月曜日には行わない). このあとは,卒業研究活動は,2週間ほどお休みとし, 8月下旬に再開する.

42. 実験(5)(8月6日,木曜日)

情報提供

ニューラルネットワーク環境について.

ニューラルネットワークを体験,実習,実験できる環境について

41. 実験(4)(8月3日,月曜日)

この日より,登校しての活動再開

13時集合

スケジュールについて最低限の変更を相談します

各自の実験着手(テーマ仮決め、調査を含む): 7/31 締め切り → 延期、8月上旬に

実験結果と考察: 7/31 締め切り → 延期、改めて相談

中間発表(ポスター1枚): 7/31 締め切り → 延期、9月に。オンライン形式(セレッソ等で連絡が行われている)

10月の学会発表: 希望者のみ3月に実施とする(オンラインの可能性あり、改めて相談)

卒論締め切り:12月末として計画 → このまま(様子次第では、少し延期の可能性あり)

40. 話題提供 (7月30日,木曜日)

Zoom での遠隔会議(12時30分頃にURLを案内します)

外れ値の自動判定についての説明を予定しています.

8/3 以降の登校再開にあたって.「健康状況調査」の継続を改めて案内します.

39. 話題提供 (7月27日,月曜日)

Zoom での遠隔会議

連絡:7月にポスター作成といっていたのは,延期します.8月の早い段階に登校再開できるのか,そうでないのかで,内容やスケジュールが変わりそうです.登校再開の見通しが分かり次第,内容やスケジュールを相談します.

38. 話題提供 (7月20日,月曜日)

Zoom での遠隔会議

3次元モデルを,パノラマ写真により,リアルに描画するための技術

レンダラー Mitsuba 2 のインストール(GitHub の mitsuba-renderer/mitsuba2 を使用,Windows 上)

37. 実験(3) (7月13日,月曜日)

自然言語処理(日本語の処理,類似検索)についての話題提供も考えています:別ページ

36. 実験(2) (7月9日,木曜日)

次のことについて

  1. pip の更新,Python 開発環境を最新版に更新

    各自,コマンドプロンプトを管理者として実行し,次のコマンドを実行.

    python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter spyder
    

  2. Python 動作確認

    今度は,再び,コマンドプロンプトを開き,次のコマンドを実行.これは Jupyter QtConsole を開くコマンド

    jupyter qtconsole
    

    [image]
  3. 試してみる

    print(1 + 2)
    exit()
    

35. 実験(1) (7月6日,月曜日)

34. 活動計画の相談 (6月29日)

3次元インペインティング(3D inpainting)の紹介

34. 実験計画と実験開始 (7月6日)

各自,実験を行ってみる.7/6 に実験開始.7/31 にいったん実験エンド(実験データ,実験手順をワードファイル等に記録するところまで).

7月は週に2回(月曜日の13時,木曜日の13時).祝日の場合は休み.次回は,今週の金曜日.

各自にパソコン割当(準備を始める)

話題提供.

自然言語処理:

33. 超解像度(実行手順と実行結果の紹介) (6月29日)

問題がなければ,来週より学校に集まって活動するか,遠隔での実施を継続とします.

32. 画像分類のミニ実演 (6月15日)

案内1.健康状況調査.忘れていた人は今日からでも回答再開.

案内2.卒論テーマ.卒論テーマを決めるため,次のWebページの「1.人工知能応用」や「5.3次元地図,3次元データ」などから,2,3個程度,自分の興味のある分野を選んでおくこと.各自の希望を尊重して,卒論テーマを決定します.このことについて,友達とも相談する可能性もあると思いますが,同じ分野になることは問題ありません.

https://www.kkaneko.jp/db/index.html

案内3.7月から,登校して卒業研究活動を行うことについて,全員と,6/22 に相談したいと思っています.

今日のトピックス

31. イメージ・セグメンテーション (6月8日)

案内:卒業論文では,みなさん自身で「自立して行う」ことを通して学ぶとします. いままでの内容を読み返しておき, 取り組んでみたい分野,キーワードを,1つか複数選んでみてください. グループワークを歓迎します.6月下旬を目安に選んでいただき, その後,しばらくの間行う実験計画(目安として7月の1か月間の実験計画)を立て, みなさん自身で実験などの活動に自立して取り組んでいただきます.テーマは途中で変えて頂いても構いません.

7月:ミニ実験,結果まとめ (教員からは「実験」について,実験が成功するための条件を提示)

8月:深い学び(成功には何が必要かを考え抜くこと),卒論下書き,実験の繰り返し,学会発表申し込み

9月,10月:さらに深い学び

11月:学会発表(10月下旬のことも)(数分間のプレゼン).実験の繰り返し(実験の足りないところを考え抜くこと)

12月:卒業論文(10から20ページ),プレゼン(数分間のプレゼン),学会発表申し込み

1月:追加実験(実験に間違いや足りないことがあった場合に限る)

3月:学会発表(ポスター1枚)

画像のセグメンテーション

30. データのクラスタリング (6月1日)

29. AR アプリ (5月25日)

案内:卒業論文の科目は,ゼルコバの「集中講義」の画面で履修登録できると思います. (こちらで,学生さんの画面を確認できないので,このようなお答えです)

パソコン,カメラ,エディタ(メモ帳),Webブラウザを使い,AR アプリを作る.

28. 過学習,添加学習 (5月18日)

Zoom による生配信 13:00 開始の予定

27. スタイル変換,DCGAN (5月11日)

実演動画

26. 物体認識(4月27日)

自宅にパソコン+インターネットがある人向けの演習.

事前準備:各自,Google アカウントの作成済み,Google Colab. の操作法を体験したことがあること(以上は 4/20 に演習済み)

案内:卒業研究中間発表

次のように準備を開始してみる(5月に,各自の考えを聴いたり,簡単なレポートを出してもらう予定です)

25. 画像分類 (4月20日)

自宅にパソコン+インターネットがある人向けの演習.

24. 画像分類 (4月13日)

23. データのグラフ化によるデータの把握

データの取り扱い、散布図、記述統計量、ヒストグラム

22. モーションキャプチャ,頭部の向きの推定,瞳孔の検出

20. 顔検出

説明資料: Dlib の機能概要 [PDF], [パワーポイント]

Dlib のインストール


ダウンロードで少し時間がかかります.

顔検出、顔のランドマーク検出、表情判定

Dlib の応用例

19. Rシステム,機械学習入門

18. 顔や手の匿名化

17. 文字認識,ナンバープレート読み取り

文字認識ソフトウエアのインストールと実行

ナンバープレート認識ソフトウエアのインストール

インターネットで,画像を探し,それぞれのソフトで読み取ってみてください.

16. TensorFlow実習

ニューラルネットワークの仕組み [PDF], [パワーポイント], [HTML]

Python の主な機能(Google Colab を使用)

Google Colab 上

Windows パソコンを利用


コンピュータグラフィックス,コンピュータビジョン

第15回目:OpenCV によるコンピュータビジョン

OpenCVを用いた種々の処理

体験学習

第14回目:ゲームエンジン実習

VRの話題

第13回目:3次元ゲームエンジン(3)

第12回目:ゲームエンジン

第11回目:リレーショナルデータベース体験学習

第10回目:Python 基礎のまとめと体験学習

第9回目:3次元コンピュータグラフィックスの体験学習

第8回目:3次元コンピュータグラフィックスの体験学習

第7回目:3次元コンピュータグラフィックスの体験学習

第6回目(研究室実習の5回目)

3次元地図.11/5

第5回目(研究室実習の4回目)

お断り。人体のデータが出てきます.

第4回目(研究室実習の3回目)

剛体 (rigid body) の落下や衝突のシミュレーション、パーティクル,各種のオブジェクト(草,波,炎,煙など),シミュレーション,オブジェクトのモデリング(造形)

第3回目(研究室実習の2回目)

Blender の最新版について説明します.ノートパソコン保有者にはインストールを案内します.

第2回目

進路等に関する説明会

第1回目

ガイダンス