山本(小)/修論(山本(小))
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開始行:
[[山本(小)]]
*メモ・コメント・雑記 [#ecf82594]
#comment(below)
- 音声認識してmecabして、単語ごとに動画を区切ると、単語に...
-
*研究テーマ [#jdaa0fbb]
-発言と相性の良い動作を交えるコミュニケーションロボット
-→任意形状のロボットに動作を付与する研究?
*ROBOMECH2018 [#z9f87b9a]
--&ref(robomech2018_yamamoton.pptx);
*修論発表 [#e018ce3f]
-修論本体
-&ref(修論_yamamoton_0126_副査提出版.pdf);
-&ref(修論_yamamoton_0131_提出版.pdf);
-&ref(修論_yamamoton_0313_事務提出版.pdf);
--参考にしてはダメです。
-修論前刷り
-&ref(0_yamamoton_maezuri.pdf);
--参考にしてはダメです。
-修論スライド
-&ref(0202_スライド.pptx);
-&ref(0203チェック前.pptx);
-&ref(0206発表版.pptx);
*修論で引いた参考文献 [#g8db845a]
svn co thesis svn+ssh://yamamoton@mizuuchi.lab.tuat.ac.j...
*修論中間発表 [#j3881a0c]
-&ref(yamamoton-syuronchukan-ver1.pdf);
-
*機械学習の勉強 [#jc7b0b08]
-基礎?
--http://hokuts.com/2016/12/13/cnn1/
-実装?
-http://qiita.com/Leben4010/items/9a05bcdfc7fa24ddaecf
#comment
*形状表現・3次元特徴量抽出 [#jb6e69cf]
-まとめ
--https://www.slideshare.net/kanejaki/cvsaisentan20141004...
--http://derivecv.tumblr.com/serialization
--http://www.iplab.cs.tsukuba.ac.jp/paper/reports/2011/ko...
--法線推定
---http://derivecv.tumblr.com/post/42174660463
-ダウンサンプリング(PCL)
--単純に点数を減少させる
--http://virtuemarket-lab.blogspot.jp/2015/03/sift.html
-Harris特徴量
--データの角を検出する特徴量
--http://virtuemarket-lab.blogspot.jp/2015/03/harris.html
-SIFT特徴量
--
--http://virtuemarket-lab.blogspot.jp/2015/03/sift.html
-VFH(Viewpoint Feature Histogram)
--
--http://virtuemarket-lab.blogspot.jp/2015/03/viewpoint-f...
-PFH(Point Feature Histogram)
--http://www.lib.tokushima-u.ac.jp/repository/file/110083...
--
-FPFH(Fast Point Feature Histogram)
--
*カオス時系列 [#w54b39e4]
--http://logics-of-blue.com/%E3%82%AB%E3%82%AA%E3%82%B9%E...
*グラフ構造を扱う [#vc0bd22f]
-大規模グラフアルゴリズムの最先端
--https://www.slideshare.net/iwiwi/ss-11008471
-リンクマイニング
--原本(調査論文)
---http://delivery.acm.org/10.1145/1120000/1117456/p3-get...
--まとめ
---http://ibisforest.org/index.php?%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%...
-グラフマイニング
--http://ibisforest.org/index.php?%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%8...
-グラフCNN
--グラフ全体の推定には使えなさそうな雰囲気がある。
--一部のノードや一部のリンクからノードのラベリングや構造...
--出力を任意のベクトルにすることが可能であればこれで動作...
---グラフCNNがノードに対するラベルでなくて、ベクトルを与...
---各ノードのラベルが動作に関係するベクトルなら、そこから...
---今回の形状において、近くにあるノードは似ているとは言え...
--原本
--Deep Convolutional Networks on Graph-Structured Data
---https://arxiv.org/pdf/1506.05163.pdf
--Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional...
---これは部分ラベルから全てのノードのラベルを推定
---https://arxiv.org/pdf/1609.02907.pdf
---http://qiita.com/sakuramochi/items/14fbf46a959ced6d7fb...
---https://github.com/tkipf/gcn (bib付き、tensorflow の実...
--Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Local...
---https://arxiv.org/pdf/1606.09375.pdf
---https://github.com/mdeff/cnn_graph (TensorFlow の実装)
---https://github.com/pfnet-research/chainer-graph-cnn (C...
--Modeling Relational Data with Graph Convolutional Netwo...
---http://qiita.com/sakuramochi/items/541add66a7b75daad23...
---Link prediction
---与えられた不完全なグラフに対して、明らかでないエッジ(...
---Entity classification
---ノードの属性を予測するタスク (こっちが使えるのでは)
---Tree RNTN なにかよくわからない
---http://qiita.com/HirofumiYashima/items/be4bcc7939e31b3...
--解説
---http://tech-blog.abeja.asia/entry/2017/04/27/105613
---http://www.inference.vc/how-powerful-are-graph-convolu...
---https://www.slideshare.net/KCSKeioComputerSocie/graph-...
-構造からノードの特徴ベクトルを生成するRDF2Vecというもの...
--http://qiita.com/HirofumiYashima/items/c4d25f39ce7b46c1...
--RDFはネットワークを表す形式の一つらしい。
*3DCNN [#tf2a8c19]
-動向
--https://www.slideshare.net/ssuser07aa33/3dcnn
-3Dの像を畳み込みNNで学習する
--http://qiita.com/To_Murakami/items/b1deb0b0b86bf49157a8
-ボクセルチェインを用いた3DCNNライブラリ
--http://bril-tech.blogspot.jp/2017/02/VoxcelChain-3D-Con...
-chainerで3DCNN?
--http://qiita.com/HirofumiYashima/items/2943fb2c09a3b0ef...
*欲しいシステム・ロボット [#va2fb273]
-何にせよ欲しいもの
**動作クローラー・相性クローラー [#ubfddd97]
-[[クローラーメモ>山本(小)/研究/クローラーメモ]]
-[[ジェスチャー認識>山本(小)/研究/ジェスチャー認識メモ]]
**言葉と動作を紐付ける [#m45d33c5]
-ツール?
--chainer?
--keras?
--機械学習ってどうやってやるんだ・・・
-言葉→概念 概念→動作な入出力を持った学習をするとか
--言葉→動作との差分は何か?
--紐づけがひたすら難しそう。。。。
-言葉→概念 動作→概念
--これはどうやって使えばいいのか
-言葉&動作→概念
**ハードウェア [#e9d10aa7]
-首3関節
-肩2関節?
-指10本
-顔はLCD
-上半身だけでもいい
*ミーティングに用いた資料 [#w5e13cec]
-10/10
--&ref(20161010.pptx);
--後期中は何かしてみるということで、とりあえず考えたこと...
--次回は11/1。
--to do
---大枠案・構成要素
---動画クローラー作る
‐‐‐ハードウェアのポンチ絵
-11/2
--&ref(20161101_ver2.pptx);
‐‐‐現状動作を自動収集するのは難しい。ショック・・・・
修論になるかは分からない
終了行:
[[山本(小)]]
*メモ・コメント・雑記 [#ecf82594]
#comment(below)
- 音声認識してmecabして、単語ごとに動画を区切ると、単語に...
-
*研究テーマ [#jdaa0fbb]
-発言と相性の良い動作を交えるコミュニケーションロボット
-→任意形状のロボットに動作を付与する研究?
*ROBOMECH2018 [#z9f87b9a]
--&ref(robomech2018_yamamoton.pptx);
*修論発表 [#e018ce3f]
-修論本体
-&ref(修論_yamamoton_0126_副査提出版.pdf);
-&ref(修論_yamamoton_0131_提出版.pdf);
-&ref(修論_yamamoton_0313_事務提出版.pdf);
--参考にしてはダメです。
-修論前刷り
-&ref(0_yamamoton_maezuri.pdf);
--参考にしてはダメです。
-修論スライド
-&ref(0202_スライド.pptx);
-&ref(0203チェック前.pptx);
-&ref(0206発表版.pptx);
*修論で引いた参考文献 [#g8db845a]
svn co thesis svn+ssh://yamamoton@mizuuchi.lab.tuat.ac.j...
*修論中間発表 [#j3881a0c]
-&ref(yamamoton-syuronchukan-ver1.pdf);
-
*機械学習の勉強 [#jc7b0b08]
-基礎?
--http://hokuts.com/2016/12/13/cnn1/
-実装?
-http://qiita.com/Leben4010/items/9a05bcdfc7fa24ddaecf
#comment
*形状表現・3次元特徴量抽出 [#jb6e69cf]
-まとめ
--https://www.slideshare.net/kanejaki/cvsaisentan20141004...
--http://derivecv.tumblr.com/serialization
--http://www.iplab.cs.tsukuba.ac.jp/paper/reports/2011/ko...
--法線推定
---http://derivecv.tumblr.com/post/42174660463
-ダウンサンプリング(PCL)
--単純に点数を減少させる
--http://virtuemarket-lab.blogspot.jp/2015/03/sift.html
-Harris特徴量
--データの角を検出する特徴量
--http://virtuemarket-lab.blogspot.jp/2015/03/harris.html
-SIFT特徴量
--
--http://virtuemarket-lab.blogspot.jp/2015/03/sift.html
-VFH(Viewpoint Feature Histogram)
--
--http://virtuemarket-lab.blogspot.jp/2015/03/viewpoint-f...
-PFH(Point Feature Histogram)
--http://www.lib.tokushima-u.ac.jp/repository/file/110083...
--
-FPFH(Fast Point Feature Histogram)
--
*カオス時系列 [#w54b39e4]
--http://logics-of-blue.com/%E3%82%AB%E3%82%AA%E3%82%B9%E...
*グラフ構造を扱う [#vc0bd22f]
-大規模グラフアルゴリズムの最先端
--https://www.slideshare.net/iwiwi/ss-11008471
-リンクマイニング
--原本(調査論文)
---http://delivery.acm.org/10.1145/1120000/1117456/p3-get...
--まとめ
---http://ibisforest.org/index.php?%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%...
-グラフマイニング
--http://ibisforest.org/index.php?%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%8...
-グラフCNN
--グラフ全体の推定には使えなさそうな雰囲気がある。
--一部のノードや一部のリンクからノードのラベリングや構造...
--出力を任意のベクトルにすることが可能であればこれで動作...
---グラフCNNがノードに対するラベルでなくて、ベクトルを与...
---各ノードのラベルが動作に関係するベクトルなら、そこから...
---今回の形状において、近くにあるノードは似ているとは言え...
--原本
--Deep Convolutional Networks on Graph-Structured Data
---https://arxiv.org/pdf/1506.05163.pdf
--Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional...
---これは部分ラベルから全てのノードのラベルを推定
---https://arxiv.org/pdf/1609.02907.pdf
---http://qiita.com/sakuramochi/items/14fbf46a959ced6d7fb...
---https://github.com/tkipf/gcn (bib付き、tensorflow の実...
--Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Local...
---https://arxiv.org/pdf/1606.09375.pdf
---https://github.com/mdeff/cnn_graph (TensorFlow の実装)
---https://github.com/pfnet-research/chainer-graph-cnn (C...
--Modeling Relational Data with Graph Convolutional Netwo...
---http://qiita.com/sakuramochi/items/541add66a7b75daad23...
---Link prediction
---与えられた不完全なグラフに対して、明らかでないエッジ(...
---Entity classification
---ノードの属性を予測するタスク (こっちが使えるのでは)
---Tree RNTN なにかよくわからない
---http://qiita.com/HirofumiYashima/items/be4bcc7939e31b3...
--解説
---http://tech-blog.abeja.asia/entry/2017/04/27/105613
---http://www.inference.vc/how-powerful-are-graph-convolu...
---https://www.slideshare.net/KCSKeioComputerSocie/graph-...
-構造からノードの特徴ベクトルを生成するRDF2Vecというもの...
--http://qiita.com/HirofumiYashima/items/c4d25f39ce7b46c1...
--RDFはネットワークを表す形式の一つらしい。
*3DCNN [#tf2a8c19]
-動向
--https://www.slideshare.net/ssuser07aa33/3dcnn
-3Dの像を畳み込みNNで学習する
--http://qiita.com/To_Murakami/items/b1deb0b0b86bf49157a8
-ボクセルチェインを用いた3DCNNライブラリ
--http://bril-tech.blogspot.jp/2017/02/VoxcelChain-3D-Con...
-chainerで3DCNN?
--http://qiita.com/HirofumiYashima/items/2943fb2c09a3b0ef...
*欲しいシステム・ロボット [#va2fb273]
-何にせよ欲しいもの
**動作クローラー・相性クローラー [#ubfddd97]
-[[クローラーメモ>山本(小)/研究/クローラーメモ]]
-[[ジェスチャー認識>山本(小)/研究/ジェスチャー認識メモ]]
**言葉と動作を紐付ける [#m45d33c5]
-ツール?
--chainer?
--keras?
--機械学習ってどうやってやるんだ・・・
-言葉→概念 概念→動作な入出力を持った学習をするとか
--言葉→動作との差分は何か?
--紐づけがひたすら難しそう。。。。
-言葉→概念 動作→概念
--これはどうやって使えばいいのか
-言葉&動作→概念
**ハードウェア [#e9d10aa7]
-首3関節
-肩2関節?
-指10本
-顔はLCD
-上半身だけでもいい
*ミーティングに用いた資料 [#w5e13cec]
-10/10
--&ref(20161010.pptx);
--後期中は何かしてみるということで、とりあえず考えたこと...
--次回は11/1。
--to do
---大枠案・構成要素
---動画クローラー作る
‐‐‐ハードウェアのポンチ絵
-11/2
--&ref(20161101_ver2.pptx);
‐‐‐現状動作を自動収集するのは難しい。ショック・・・・
修論になるかは分からない
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