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# 卒研：スケジュール

### 学習タスク
- 画像と点群の違い
- 画像処理
- セグメンテーションの基礎
- Unet
- 点群
- LIDAR
- iPhone12proでプログラムを実施してみる

- 学習モデル
- [PointNet](https://towardsdatascience.com/deep-learning-on-point-clouds-implementing-pointnet-in-google-colab-1fd65cd3a263 )

- AR
- 表示方法
- 機種を探す

### 機材
>- IPhone(12pro (max))　OR　Android
- PC（**スペック決定**）
- Windows10 Pro 64bit
- Intel Core i9（10コア～18コア）
- 16 GB×4(64 GB)
- RTX2080Ti

- ARグラス（OPPO　OR　Intel）
> - windows
> OS Windows 7/8/10 (32bit/64bit) ※64bitを推奨
CPU 第5世代以降 core i5 / i7 ※第7世代以降ならcore i3でも大丈夫？
メモリ 8GB以上 ※16GBあれば快適です。
HDD 最低5GB程度　※開発を進めていくと10GBを超えるかも？
>
> - Mac
> MacBook（2015以降）
> MacBook Pro（2015以降）

### スケジュール
- ~2月:
- 勉強
- Unetを使ってみる(画像処理を用いてセマンティックセグメンテーションを体験してみる)
- iPhone12proでプログラムを実施してみる(LIDARで点群になれる)
- PointNetを勉強する
- 機材の準備
- 3月~4月:
- ARグラスを使ってみる
- 点群を用いたセマンティックセグメンテーションのプログラムを実装
- 5月:
- アプリケーションの要件定義を作成
- 6月:
- 清掃員の人からデータを取る
- 7月~:
- 清掃作業に合わせたアプリケーションを作成

画像
↓
点群（ロボットにも）

それぞれの比較