3か月後の目標
既存技術を元に画像処理の検出率を95%以上にする。
3か月間のtodoリスト
昨日のスケジュールに対して，todoリストをまとめました．
8月
| GPUを買う |
| パソコンにGPUをつける |
| GPUドライバーを入れる |
| cudaを入れる |
| pythonを入れる |
| pythonを使用してプログラムを作成する |
| フレームワークを用いたpythonプログラムを作成する． |
| Linuxを入れる |
| wifiをつなげる |
| スケジュールを立てる |
| 調査にかける時間を決める |
| HDDを買う |
| GPUを調べる |
| GPUを比較する |
| 使用するGPUを決める |
| vimの設定を行う |
| terminaterを入れる |
| vimのプラグインを入れる 9月 |
| YOLOについて調べる |
| SSDについて調べる |
| DLのフレームワークを調べる（6つ） |
| DLのフレームワークのメリット・デメリットをまとめる |
| 使用するDLフレームワークを決める |
| フレームワークを入れる |
| オープンDBを入手する |
| オープンDBを用いて，評価する |
| numpyを調べる（関数１０個） |
| YOLOのサンプルをダウンロードする |
| YOLOのサンプルを実行する |
| SSDのサンプルをダウンロードする |
| SSDのサンプルを実行する 10月 |
| 途中結果を出力する |
| 途中結果の出力方式を決める |
| 途中結果を出力するプログラムを作成する |
| 問題個所を特定する |
| 問題の原因を特定する |
| 誤検出しているデータを抽出する |
| 誤検出しているデータを調べる |
| DLの層数を変えて動かす |
| DLのノード数を変えて動かす |
| DLの学習係数を変えて動かす |
| 原因から改良方針を決める |
| 改良案を作成する |
| 改良案を決める |
| 改良案を実装する |
| 改良したコードで精度を算出する |
| 改良前後で精度を比較する |
| 他者にDLの結果を報告する |
| 他者に意見をもらう |
| 他者に改良案を相談する |
| 同じ目的の人を探す |
| DLの勉強会に参加する 11月 |
| 10月のソフトよりも精度を上げる todoリストを作ってみて やるべきことを列挙することで，一日にどれぐらいのことをしなければならないかや遅れが見えるようになりました． 8月はやることが多いので，今日から手を付けなければという気持ちになりました． 11月は，やるべきことの明確化ができていないため，リストの更新が必要だなと思いました（明確でないため，10月には，ベースを作る予定です）． ＃画像は，進捗率がわかるようにexcelにまとめたtodoリストです．必ず100%にしてみせます！  |