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title: 2020/12/17 輪講

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# 2020/12/17 輪講

### 赤間さん 発表練習

発表時間：12分くらい？

＠意見

2ページ：図1の画像内に日本語が混じってるのが気になる

他のページはキーワードになってるので文章っぽいところはキーワードに変換したほうがいいかも

質疑応答含めて15分なので、10分くらいを目処

ビデオを流す・・・なれてない人は10分くらいの発表をビデオで撮影しておいて、発表のときにビデオを流すのでも良い的な話があったらしい


＠先生

話す内容を減らしてゆっくり喋れるようにしたいですね

6ページ7ページ　1個の場合2個の場合
構図の時は1消失点2消失点ってはなしてるので以後の説明も1消失点2消失点って説明するか、時間がないので省きますよ～って一言いれたほうがいいですね

特徴点特徴線の特徴の単語なんですが、しばしヒューチャーっていってますけどfeatureはフィーチャーって読むんで気をつけて

6ページ1行目でVanishing pointのVが大文字になっている
VPって表記しているので、もうそこらへんはVPで表記していいと思います

図の注釈等もVPで省略していいと思います

レーザーポインターを使って説明してもらえると見る側もどこをみればいいのかわかりやすい

8ページ
最後のところでmean points＝平均？
平均をとって細かいものを除外してはいるんですけど
説明としては平均を取る
大きく意味が違わないのなら良いと思います

ノイズを除去してる話は一応記載しておいたほうがいいかもです

Blue　Redは消失点って表現でいいのかな？
正確には構図特徴点最初の方で消失点と構図特徴点（２～３ページ）
それの区別を画像から検出した消失点を構図特徴点と呼びますよ～ってことをもっと強調すると良いのかも

もし必要であればCompositional feature pointやCompositional feature lineに略称をつけれるとスライドが整理しやすいかもです

9ページのアニメーションってちょっとずれてたりしませんか？

多分コーナーの候補が青い丸
青い点が出る前にコーナーの候補を選びますよって話じゃありませんでしたっけ

アニメーションを工夫する感じで

10ページ
消失点というか構図特徴点
画像端よりちょっと内側に入ってるけど
もともと検出された構図特徴点の長さを基準にしてその長さを使っているのでこういった形になっているので、
実際ぴったりにならないことも結構あるみたいです

7ページの説明が特殊なケースなんですかね？
周辺には来るようになっていて、今回見ているのは長さと言うよりかは比なので

画像を変えておくと良いかもしれない？先入観を生んでしまうかも

11ページで
CLAHEがエッセンシャルと言って良いのかな

エフェクティブくらいで

14ページで
2行目のところのピリオドはいらないですね
3行目4行目は一つ下の階層にしたほうがいいんじゃないですかね

特徴点が上手く取れたか取れなかったかっていうのは客観的に評価を行ったのですか＞
グラウンドトゥルースみたいなのを入れて誤差がこれぐらいだったら上手く取れてるって評価をできると良いんじゃないかなって

所属の方全部大文字になっているんですが
英語を大文字で描くとあまり印象が良くないらしいのと読みにくいってのがあるのでタイトルと同じように頭文字だけ大文字でいいと思います







## 岡崎さん　発表練習

発表時間　9分7秒

＠コメント
12ページ最後のところ
上に書いてあるのがコンクルージョン
下がフィージョンワーク
このページを最後出して終わりたいので、ぱっとみでそうであるようにわかりやすいとみやすいかなーっておもいます


＠先生

少々発表時間が短いかも

10ページ数値だけ見るとランダムも数値が上がってるように見える

11ページ　misclassified examples
experimental results

図の6と図の7のキャプションが適切かどうか分かんなくて
キャプションだけ見ると間違った結果に見える

従来手法では誤認識してるんだけど、よくなった方は
キャプションとしてはcollectly classify
図の6と図の7でワケてるけど、図としては1つとして、サブキャプションとして表示して良いかも図6 (a),(b)みたいな



コンクルージョンとヒューチャーワークはワケたほうが良いスライドの中で






## 本田さん

＠コメント

4ページの図の見方
データの流れでしたにあるのが　モバイルネットで6つ特徴マップを出して下でも特徴マップを出してって画像になっている

12ページのデータのところ手の形状と向きに合わせたアノテーション
どんな感じのものになるのか　緑と赤のが元々付与されてるデータセット？

1ページの背景のところでCNNベースだと計算時間に問題

比較だと計算時間が早くなってる

小さい領域をカバーできる領域となっているときに計算が早いのはSSDを使っているから




＠先生

SSDってどこらへんに入ってますか？

デフォルトボックスっていうのがSSD特有の手法だったので、この部分においてはSSDを検証しているところの1つ

自信がないようであれば確認してもらえると


5ページ
ここの話がよくわからない
4ページではC_highの方がC_lowよりも小さいって話
C_hightの方が小さい？
そうすると右側が大きい気がする？
4ページでは左から右にデータが流れてるのに
5ページでは右から左にデータが流れてないか？
更新は右から左で、更新したものが右に流れていく

4ページの丸に相当するところが5ページの点線で囲まれている部分
そうすると最終層の手前のやつで出てきたやつを使ってそれと一個前の最終層から2層前のをつかって５ｘ５の特徴マップを作りましょう
それで作ったのをどんどん３８ｘ３８までして
それをすべて使って点特徴とか作っていきましょうってこと？

Lowデータから畳み込みをして抽象化したデータから生データに近い特徴マップを作りましょう

LowとかHighは階層の高さでLow,Highをきめているんかな？


6ページの最後のしきい値処理してNonMaximumSuppression処理をもいちど説明してください



7ページと8ページの処理の流れがよくわからない

7ページでメジャーベクトルマイナーベクトルの取得をしているのですが
→射影のhx,hy,wx,wyを取得しているわけでベクトルを取得しているわけではない

符号を求めるために手首の位置から方向を求めてる

デフォルトボックスというのは14ページの緑色の四角に相当するもの
そこからwx wy？

これって4ページの灰色の四角の中で処理が行われている？　そうです　そこがSSDです



基本的には射影と手首の位置等の6次元くらいのデータをえて、後は単純な計算をしている？
＋バウンディングボックスの中心座標と囲む高さの情報と、これが背景かっていう情報が出力される

それはデフォルトボックスの中心値と矩形の大きさ？と7ページの方向の推定のところは同時に求まる？

同時じゃないかもしれない





## Liさん　先週の補足

FNRとLOSS関数について

Complementのページがよくわからない

黄色で表現したいのが確率

gのiのcバー：本来は下の領域だけど、誤差がいくつかのピクセルに対して作用してる　誤差係数
境界のラベルがずれて発生する？


（9）式が論文見るとちょっと違う




