# ID-mtg 2020/4/27

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## 進捗確認
### 宮崎ビル（神崎）
* 雨データの推論
→faster RCNNだとあんまり取れてないため、アノテートする。
* その際、そもそもfaster-RCNNで取れてない部分ってどこなんだっけっていうのを明らかにする必要。
* MOAデータなしで再度学習
→わずかに向上を確認。ただ精度的にはサチってる感じがする、、3000枚で十分か？

## 議論
* `id-counter`の精度を上げるには？
* 画像内に写ってる人物の「カウント」だけならmobilenet-SSDの推論結果を入力としてガウス過程回帰とかできそう。
* ただ、実運用上は同一人物のidentificationが必要→trackingが必要
* [SORT](https://github.com/abewley/sort)
* [Deep SORT](https://arxiv.org/abs/1703.07402)
* [slideshare](https://www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/dl-hackssimple-online-realtime-tracking-with-a-deep-association-metric-1)
* [Multiple object tracking with kalman tracker and sort@youtube](https://www.youtube.com/watch?v=SKXk6uB8348)
* 人数カウントに求められる精度：人のカウント±5%→faster-RCNNでも厳しい（？）
* MOTの精度を確認：理想的な状況で人のカウント±5%は達成できるか？