這周做了啥政模?1-14-2017

這周工作上還是繼續(xù)分析利用視覺來進行目標對準的方案岗宣,上周的二維碼方案效果比較差,這周在尺寸上做文章淋样,主要根據(jù)距離的不同耗式,分析不同的定位標示,要在這個距離上能比較容易的在圖片上分析特定的標示出來趁猴,才能計算出偏差的角度和距離刊咳。把距離分成了三段,80cm~50cm儡司、20cm和10cm娱挨,80~50之間考慮用兩端的大的嵌套黑白框進行定位和校準,用嵌套黑白框的原因是能用opencv的輪廓分析圈定出我們設定的標示捕犬,既可以根據(jù)圖像中心和視角中心的差異算出尺寸跷坝,也可以根據(jù)兩邊的尺寸差異算出相對角度酵镜。當機器人距離為20cm時改用中心的嵌套結構,10cm的時候改用最中心的框柴钻。理論上隨著距離的接近淮韭,一個像素的誤差從幾厘米到幾毫米。精度問題解決了贴届,后面還有兩個問題缸濒,一個是運動過程中圖像不清楚的問題。另外一個是隨著距離接近粱腻,對機器人的移動距離控制也要求精確,這兩個問題都比較難以處理斩跌,后續(xù)繼續(xù)考慮绍些。

udacity的課還是繼續(xù)跟道路上的交通指示牌識別問題作斗爭,增加了L2的regularization和dropout耀鸦,validation accuracy到了99%柬批,而test accuracy到了96%,感覺指標應該不錯了袖订。于是做了一些可視化的工作就提交了氮帐。其實我覺得還有兩方面的工作可以做,一個是圖像的歸一化洛姑,另外一個通過各種噪聲和旋轉增加training data上沐。偷懶了。要是被打回來還得加楞艾。

deeplearning看完了第六章参咙,主要講深度網(wǎng)絡的一些基本的架構,包括輸出層硫眯、損失函數(shù)蕴侧、隱藏層的基本設計思路,以及后向傳播的各種算法两入。希望自己能在反向傳播算法比較一下caffee和tensorflow净宵。

女兒和兒子的期末考試都結束了,放假了裹纳,一個要去上海迪士尼择葡,另外一個上圍棋課。

什么時間去看星球大戰(zhàn)外傳 俠盜一號呢剃氧?

拖延癥嚴重刁岸,下周要看完一篇論文啊。

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