最后一年的项目开发日志——第二周

迈克尔教授和我之间的邮件通信。


自上次会议以来我所做的事情: 

更多搜索现有的自动评分系统文献。 – 它们都基于图像处理。

开始学习 TensorFlow。 

我们在今天的会议上讨论的内容:

训练图像的大小: 做 实验,开始降低分辨率,看看它开始失去精度需要多长时间。 

标签 与训练图像分开,我们实际上并没有在图像上绘制标记或边界框,它是一个标签,就像 TensorFlow 时尚示例一样。想一想如何利用 AR kit 来收集数据,甚至 AR element 能否解决我们所有的问题? – 这个项目的目标是什么。 

对于注释,只有箭头尖端的 x,并且可能添加环号。因为不是每次你都能看到照片中的整个箭头。

大多数神经网络的常用方法是使用固定输入大小的图像。所以 先做一些经典的图像处理 (裁剪、校正图像)在将它们输入网络之前。在使用我们训练的网络时,我们还将对训练数据进行任何基本的计算机视觉处理。例如,如果您在训练时将图像转换为黑白,则在现场使用相机时也应将其设为黑白。 

搜索潜在的 存在的图像集 射箭目标。 – 它们可能没有注释。

我接下来打算做什么:

继续学习并搜索深度学习相关资料。 

搜索现有的射箭数据集。

仔细考虑项目——项目规划,考虑项目的目标,如果像 AR 之类的现有工具可以解决大部分问题。 

画出系统架构图,项目的组成部分。 发送PDD草稿 在下一次会议之前,也就是两周后的星期二。 

甘特图可用于时间计划。

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