ミーティングで明らかになった現状(AI活動日記#3)

ボクの所属している研究室では2週間に1回、先生の前で進捗状況を報告するミーティングがあります。

先週は自分の担当だったので、そこで言われたアドバイスをまとめて、これから2週間でやることをまとめていきました。

＜ミーティングで言われた内容＞

• kerasをpandasに変えてみたら？

• 他の人にダウンロードしてもらってハッシュ値を比較してみたら？
  →ハッシュ値が同じならダウンロードはちゃんとできてることが分かる

• 学習済みモデルなら、そのまま進めていけばいいんじゃない？

• 他のモデルで動かしてみたら？

• GitHub - rdroste/unisal: Unified Image and Video Saliency Modeling (ECCV 2020)（新しいモデル？）123500409.pdf (ecva.net)（新しいモデルの論文）←これも見てみて

＜ミーティングやってみた反省＞

・自分が今何をやっているのかよく分からずにとりあえずプログラムを実行している状態だったのはまずかったな

今回のミーティングでやることの理解が深まった！😃

現状やりたいことをまとめるとこんな感じになりそう↓
提案されたモデルとデータセットで学習して、学習したモデルをもらったデータセットで試してみるということをやりたい

・プログラム中で何をやっているのかちゃんと理解してないのはまずかったし、Githubもちゃんと隅々まで読んでなかった(英語だから読むのがめんどくさい)

やってみたコメント

やることいっぱいになってきたぁ…😨

これちゃんとやりきれるか心配だなぁ…

それにしても色々と理解が足りない部分が明確になった。
完全に自分の基準が甘かったなぁ。

とりあえず、今動かしたいプログラムが学習済みモデルなのか、違うのかを確認したい。

もし学習済みモデルならテスト用データセットの読み込み先も指定してあげないといけないし、そのやり方もいまいち分かってない…😅

そのプログラムで何をしているのかが分かれば、見えてくる景色がまた変わってくるかも

それでも分からなければ次にkerasをpandasに変えてみたりハッシュ値比較をしてみていいかも。

まあ、ハッシュ値ってなに？
って状態なんだけどね…😅

Dockerもここで使わなければいけないかもしれないから、勉強しないといけないかも

そこまでやっても分からなければ別の手法を試すしかないかなー