佐藤卒論日誌
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#contents
\documentclass[a4j,11pt,twocolumn]{jsarticle} % 2段組
\usepackage{jsceconf}
\usepackage[dvipdfmx]{graphicx,color}
\usepackage{epic,eepic,eepicemu,float,wrapfig}
*連絡 [#l046b831]
-毎週水曜日13:00~ 後期ゼミ
-毎週金曜日14:30~ 創造工房
-12月23日月 中間発表 M2:11:00~ B4:14:30~
-12月27日 14：30〜16:00 エアコン工事
-1月20日 日本カルテット
-2月7日 卒論タイトル提出
-
*実行手順 [#y7efa082]
-p6形式からp3形式にする→p6_to_p3.py
-変換マトリクスを作成→kairyou_henkan.py
-画像を切り抜く
-$5cm^{2}$の正方形で切り抜いていく
→画像を複製して切り抜く（各画像１０枚ずつ）
-ファイル名_p3_x座標_y座標のファイル名で
-画像補正をする→ppmhosei_p3.py
-ラベル付け → label_1ckilk.py
-データのグラフ作成 → creat_graph.py
-データ拡張 → kaiten_kakutyou.py
-モデル → model_CNN.py
*次やること [#ibb94686]
**ゼミ目標 [#le44a052]
-データ整理
-effienetnetの構築
-Test Accuracy: 0.71, Test Loss: 0.97
-Test Accuracy: 0.67, Test Loss: 1.01
Test Accuracy: 0.64, Test Loss: 1.12
Test Accuracy: 0.68, Test Loss: 1.08
Test Accuracy: 0.72, Test Loss: 0.95
Test Accuracy: 0.67, Test Loss: 1.04
**未着手 [#vc284a84]
-強調する特徴を決める
**未解決 [#a098c682]
優先度低
-[[cuda toolkit:https://help.sakura.ad.jp/ds/2373/]]
-TensorRTのインストール
*卒論[#d2687d62]
耐候性鋼橋の耐候性鋼材の錆の現地調査（日本鉄鋼連盟、土木...
（現場で簡単なのはデジカメ、セロテープはややめんどう、膜...
現場デジカメ撮影の画像データ（伊藤さんの卒論2004：[[概要p...
セロテープ試験の２値化データ（藤原さんの卒論2005：[[概要p...
膜厚計の錆厚データ（橘さん2006：[[概要pdf:https://www.str...
*参考資料 [#p538632a]
・[[AIによる耐候性鋼材のさびの特徴分析:https://www.nilim....
・[[画像処理を用いた耐候性鋼材の腐食状況の定量化に関する...
・[[畳み込みニューラルネットワークを用いた腐食環境が異な...
・[[画像処理とパターン認識手法を利用した耐候性鋼材のさび...
・[[耐候性鋼材の運用実績:https://www.jasbc.or.jp/techniqu...
・[[土木工学分野における人工知能技術活用のために解決すべ...
・[[機会学習を用いた耐候性鋼材のさび外観評価モデルの開発:...
・[[インフラ維持管理へのAI技術適用:https://committees.jsc...
・[[畳み込みニューラルネットワークを用いた耐候性鋼材腐食...
・[[いちばんやさしいpythonの本:https://www.amazon.co.jp/P...
・[[ゼロから作るDeep Learning:https://www.amazon.co.jp/%E...
*進捗 [#i2b5e92a]
日時置換文字
- [[テキスト整形のルール(詳細版)>FormattingRules]]
&date;、 &time;、 &now;は、記事が書き込まれるときに置...
&date;、 &time;、 &now;は、他のインライン要素の子要素...
&date;、 &time;、 &now;は、他のインライン要素を子要素...
行中で &_date; と書くと、表示時の日付に置換されて出力...
行中で &_time; と書くと、表示時の時刻に置換されて出力...
行中で &_now; と書くと、表示時の日時に置換されて出力...
行中で &date; と書くと、更新時の日付に置換されます
行中で &time; と書くと、更新時の時刻に置換されます
行中で &now; と書くと、更新時の日時に置換されます
***0115_ゼミ報告 [#u2fcc111]
-2値分類にして精度比較
-過学習が起きてしまい、精度の比較ができない
**2024-12 [#gdb829b2]
***1204_ゼミ報告 [#u2fcc111]
-写真の基準の値のRGBに合わせる
ゼミ目標 [#le44a052]
CNNモデルについて調べる
-1.2.4が足りない
hg_1_1_p3_267_263_90.ppm
|変換前|変換後(128x128)|
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/12...
補正前
|&ref(https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sa...
補正後
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/12...
**2024-11 [#fa239c61]
-CNNモデルの理解を深めたい
**2024-10 [#a9373af3]
-しっかり成果を上げたい
2024-10-30
-色補正の精度はあまり関係ないのかなと思う
------
***1030_ゼミ報告 [#g16e508d]
ゼミ目標
-データの整理を完了させる（画像の切り抜き）
-画像補正例
|補正前|補正後|
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/10...
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/10...
-判別結果
|補正前|補正後|
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/10...
-前回と変わったのは縮尺 → 使った画像の問題もあるだろう...
-大事なのは色補正（彩度よりも縮尺なのでは？）
-次はCNNモデルの確認をしたい
------
2024-10-25
今日の目標 画像切り抜きを完了させる
-画像切り抜き完了
-次は画像補正 → 完了
-データの整理完了
-ラベル付け
2024-10-23
-効率よく切り抜く方法を調べたい
-複製して一枚ずつ切り抜いていこうと思う
-明日やること画像切り抜き ２枚目から
***1023_ゼミ報告 [#cbd567d5]
-[[ppm形式について:https://www.mm2d.net/main/prog/c/image...
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/102...
-P6形式で補正したときよりもP3形式のほうが正確に補正される
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/101...
-補正前のP3とP6はRGB値に違いなし
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/101...
-色補正の値が違うのはクリック位置が関係している場合もある。
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/102...
|補正後のP3|補正後のP6|
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/10...
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/10...
2024-10-22
今日の目標
gimpで効率的に画像を抜き出す方法を模索する
-pythonでスクリプトを作成してやるのが一番いいみたい。
-あまり理解できなかった
2024-10-21
今日の目標１
変換マトリクスを作成する
-変換マトリクスを作成して、画像補正が完了した。
-正しく補正されていてもクリック位置でRGB値が変わることも...
-RGB値が正しく反映されている画像を選んでいきたい
今日の目標２ 画像を抜き取る
-画像の大きさをどうしようか相談
-元画像の縮尺によって抜き出すピクセル値が変わるため、その...
-５ｃｍで抜き出して行く方向
-90度だけでなくて他の角度でも回転させることでデータ数を増...
2024-10-18
今日の目標 切り取り方法を決める
-今まではp6形式で保存されていたが、p3に変えたら色補正の精...
-p3形式にして色補正していこうと思う
-
***1016_ゼミ報告 [#p1fa375c]
-誤差１０％くらいまでなら許容
-補正後と補正前の画像で比較しよう
-RGB_yomitori.py 写真のRGB値を読み取る
-henka.py 変換マトリクスを作成する
-ppmhosei.py 補正後の写真を作成する
|補正前|補正後|
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/k...
|補正前|補正後|
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/10...
|補正前|補正後|補正改良後|
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/h...
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/h...
|補正前|補正後|
|CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/...
|CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/...
色補正過程
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
2024-10-16
-写真のみで補正して同一データで制度の比較を行う
-gimpで同じ大きさで切り取る方法を調べよう
2024-10-15
-今日の目標 レベル３の補正を終わらせる
-全画像の補正が終了した
-補正後にしっかり補正されていない画像をあとから再補正しよう
-画像の切り取り方法を決める
-抜き出し方はgimpで一枚ずつやるのが良さそう
-色補正が正しくされていない画像をもう一回補正しよう
2024-10-11
-他の写真でも補正することができた。
2024-10-10
-近い値までRGB値を補正できたが、このくらいでいいのか確認...
2024-10-07
RGB値を抜き取れそう
明日補正方法を先生に聞きに行く。
**2024-09 [#ffb11335]
夏休み終盤になって焦らないようにコツコツ進めていきたい
kaiten_kakutyou.py
90度回転
-データを拡張（４倍に）
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
-評点５以外
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
-評点５以外データ一定
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
2024-09-25
-後藤先生に相談をした
-色補正をして精度を高める方向になったので、勉強したい
-セロテープ試験の結果
-データの判別方法（評点の見方）
-[[ppm:https://www.mm2d.net/main/prog/c/image_io-01.html]]
-左上から３個ずつ並んでいる
-450(横)✕1,000（たて）=450,000
-450,000✕3=1,350,000
2024-09-23
-過去のデータの整理をした
-セロテープ試験の結果を整理したが、データ数が少ない、デー...
2024-09-19
データを拡張して試してみた
精度は少し上がったが、まだ５０％ほどだ
これから改善すべきは何なのかを検討したい
以下の要素はよくわからなくなってきたので個々にまとめておく
2024-08-23
-実験の準備（マジックシール、さしがねなど）
-サンプルデータで評点判別できるかどうか
-データ数が何枚必要か（データ拡張の方法を検討）
-補正のかけ方（理想のRGB)
-機械学習のデータの集め方
-------
ここから下は一旦保留
-読み込んだデータの整理
-CNNのモデルの改良
-データの整理（セロテープ）
-データの整理（膜圧測定）
-画像変換（opencv PIL）
-画像拡張（ Data augmentation やflip処理）
-耐候性サビデータ 指で外観評点を示してる
-セロテープ試験 人間の評価と相関するか [[後で確認:https...
-畳み込みニューラルネットワークについて
-データを整理して画像を読み込ませる
-読み込ませたデータを元にニューラルネットワークを構成する
***ゼミ報告（09-09） [#r2c61e0b]
データの整理（写真）ラベル付 完了
-実行ファイル
-jpgに統一 実行ファイル→/Ratings/label/pmm_to_jpg_conver...
-ラベル付け 実行ファイル→/Ratings/label/analysis.py
CNNの作成
-実行ファイル（/project_folder/CNN/model_CNN.py)
-Accuracy of the model on the test images: 31.03448275862...
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
-精度を高くしたい
-実験・観察するかも？
-完了
-実験方法について
--調査方法（マグネットシールの貼り方、番号シートのサイズ...
--[[マグネットシート候補１:https://www.amazon.co.jp/%E3%8...
--ネオジウムは100均で探してみよう
--自撮り棒にする
2024-09-02
-明日実験の準備
-講習会の原稿を作る(memo/発表原稿案）
**2024-08 [#v5e3c4b6]
2024-08-28
-機械学習についていろいろ学びたい
-[[今日の資料:https://github.com/matsuolab-edu/dl4us/blob...
2024-08-23
-実験方法の確認、進捗報告、講習会について
-RGBの変換について整理したい
2024-08-20
-103
2024-08-15
-データの整理をした
-あとから見直すとよくわからなくなってしまうので、整理して...
2024-08-11
-画像をjpgに統一
-ファイルは/hyouten/JPG_label
-かんたんなモデルを作成できた
-精度はまだまだ低いのでこれから向上させていきたいと思う
2024-08-10
ラベル付けの作業について勉強した
実際にやってみたいと思う
2024-08-09
-自分がなにをすべきなのか見失っている
-実際のデータを読み込ませるところに取り組みたい
2024-08-08
-CNNの前まではできた
-誤差逆伝播法の実装方法についてはpythonの学習をしてから取...
2024-08-07
-明日で読み終えて、来週からは実際のデータを扱っていきたい
-pythonの本も読む
2024-08-06
-ニューラルネットワークについて
2024-08-04
-一通り本を復習した
-曖昧な部分があるのでしっかり詰めたい
2024-08- 02
-あまり進捗なし
- CNNの実装方法を理解したい
2024-08-01
-CNNについて勉強した
-概念的なものは理解できたが、説明できるかは怪しい
-もっと深い理解に繋げたい
***ゼミ報告（５〜7月） [#a3b2a891]
2024-07-31
-保存したモデルの実行ファイル 「hanbetu.py」
-手書き文字判別の方法をもう少し考えたい
-具体的には[[このサイト:https://note.com/maako_0810/n/n51...
-今後の進め方をまとめる
-mnist_hanbetu.py
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/ha...
-実行ファイル → mnist_hanbetu.py
-実際のデータセットの文字はうまく判別することができた
-今後の進め方に関してはまずデータをどうするか
→今あるデータを使えるのかor新しく取るのか
モデルは畳み込みニューラルネットワークを用いて判別したい...
-2024/7/24
tensorflowを使って文字識別をしてみる
成果
mnistデータセットを使って判別モデルの作成ができた
今はデータセット内の文字を判別しているので実際の文字を判...
・2024/7/17
課題
モデルの仕組みを整理する
モデルの精度を高める
・2024/7/10
課題
来週までに実際の手書き文字を判別させる
成果
前回にモデルの作成ができ、そのモデルに実際の文字を入れて...
下の画像は2を判別しようとした
今のモデルでは画像を1次元に変換して判別しているが、1次元...
3次元モデル（CNN）でやる必要があると思ったが
改良次第でなんとかなりそう
学習率を改善していく
学習率：一回の学習でどれだけ学習すべきか、どれがけパラメ...
判別しようとした画像
CENTER:http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/sa...
CENTER:http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/sa...
判別精度
CENTER:http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/sa...
・2024/7/3
課題
どの程度の文字が正しく判別できているかを説明できるように...
実際の手書き文字を判別させてみたい
成果
実際の手書き文字を判別させようと思ったが、画像をうまく変...
3次元の画像を１次元にしたい
・2024/6/26までの課題
手書き文字判別までのプロセスを確定させる
成果
本を参考にニューラルネットワークを実装することができた
学習することで精度が高くなる過程が確認できた
テストデータを用いて認識精度を確認したところ２つの精度に...
ミニバッチのサイズ（取り出す数）を１００として、毎回６０...
６００回 ＝ １エポック
認識精度
http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/nin...
epoch → 一つの訓練データのすべてを使い切って１周した時を...
・2024/6/19までの課題
引き続き本で学習を進める 文字判別の仕組みを理解したい
あまり進捗なし
今度耐候性橋梁を見に行きたい
・2024/6/12までの課題
千代岡さんから借りたpythonの本を読み終える
２冊目も読み終えたい
発表内容：pythonについて学習を進めている 特にdeeplearnin...
今現在は[[mnist:https://www.google.com/search?client=ubun...
mnist:mnistは機械学習の分野で最も有名なデータセットの一つ...
mnistデータセットは、０から９までの数字画像から構成されて...
一般的なmnistデータセットの使い方では、訓練画像を使って学...
mnistの画像
http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/mni...
何の情報を判別させるか、(明るさ(色スケール)、セロテープ試...
今度耐候性橋を見に行く
・2024/5/29 までの課題
機械学習環境と構築する
**2024-07 [#pcabf93c]
2024-07-31
-mnistデータセットの判別モデルの作成が完了した
-実際の手書き文字の判別はまだできていないが、というより画...
-過去の耐候性鋼材のデータをもらったので、データの整理とCN...
2024-07-25
-手書き文字のモデルを作成したが、あまり精度良く判別できて...
-読み込んだ文字が粗いというのはあるだろうが、数値を見ても...
-CNNのモデルを作成してみたがあまり理解できていない
-今日使ったファイル：mnist_CNN.py
2024-07-24
[[参考記事:https://qiita.com/kazuboy/items/0a60e42c70c08f...
実行ファイル：mnist_loadmodel.py
2024-07-22
引き続き手書き文字のモデルを改良したい
2024-07-21
デスクトップパソコンに機械学習環境を導入した（anaconda3 v...
以下のサイトのコードを試したがうまく識別できなかった
サイト２をうまく活用して次はやってみたい
-[[サイト１:https://qiita.com/amasso0327/items/cf04fb8ca9...
-[[サイト２:https://note.com/maako_0810/n/n51943c87e01e]]
2024-07-18
全然更新できていなかった。毎日コツコツ積み重ねていきたい
2024-07-06
実装したいコードを考えたので試してみたい
2024-07-03
pythonについて学びたい
**2024-06 [#s4f63ac2]
2024-06-28
/ch04/zisaku/two_layer_net_kairyou.py
実際の手書き文字を読み込ませられたが、うまく判別できなか...
その原因としてはピクセル値がうまく変換できていないことが...
次回はその原因を解決したい
2024-06-26
パソコンをお願いした
買っていただけるみたい
ありがとうございます
機械学習とは重みとバイアスを最適なものに導く作業のこと
2024-06-25
機械学習の概要をなんとなく理解できた
2024-06-24
今日も本を呼んだ
明日コードを実装してみたい
2024-06-23
人通り読み終えられた
理解を深めたい
2024-06-22
[[anacondaとtensorflowの違い:https://miyabi-lab.space/blo...
進捗なし
2024-06-13
忘れている箇所が多かったので復習した
2024-06-12 ゼミがあった 引き続き進める
2024-06-11
mnist(エムニスト）データセットのダウンロード方法がわから...
githubをダウンロードするといいのかも？
githubのダウンロード方法 codeからdownload zip
zipファイルの解凍
圧縮
zip -r xxxx.zip directory
解凍
unzip xxxx.zip
※unarコマンドを@Hayakuchi0さんから教えてもらいました。
Windows上で日本語ファイル名のファイルをzipで圧縮して、Lin...
unar xxxx.zip
私が確認した環境CentOS7にはunarはインストールされていなか...
インストールして試しました。
unarはzip以外も解凍できるようです。
[[このページを読み込みたい:https://github.com/oreilly-jap...
cd anaconda3
cd deep-learning-from-scratch-master
cd ch03
2024-06-10
進捗（120/273)
2024-06-09
進捗 (96/273)
2024-06-08
進捗（53/273)
2024-06-07
anaconda3からnumpyを開くことができた。
2024-06-06
明日やること ： [[Numpyのダウンロード:https://numpy.org/j...
・2024-06-04.05
進捗なし
・2024-06-03
引き続き本を読み進めたい
・2024-06-02
一冊目を読み終えたが、まだ理解しきれてない箇所が多い
・2024-06-01
第１０章まで読み終えた
**2024-05 [#k8d07fc9]
・2024-05-31
第８章まで読み終えた
・2024-05-30
pythonの本を使って学習を進めた
また、デスクトップのセットアップもしてもらった
引き続き、pythonの勉強を進めたい
・2024-05-29
ゼミがあった。次回のゼミまでに本を読み終えたい
・2024-05-28 (火) 13:16:24
condaコマンドを認識させることができた
Python 3.11.7 (main, Dec 15 2023, 18:12:31) [GCC 11.2.0] ...
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more...
文字の並べ替えプログラム /pyworks/words_sort.py 画像保存...
・2024-05-27
condaコマンドが認識されない
もう一度やり直さないといけないかも
・2024-05-26
pythonの本を読んだ
・2024-05-25
進捗なし
・2024-05-24
進捗なし
・2024-05-23
pythonの本を読んだ
pythonの仕組みについてなんとなく理解が深まった
・2024-05-22
anacondaをインストールできたと思う
tensorflowなどのライブラリのインストールは後日にしようと...
anacondaをインストールしたことでpython3.8を起動できている
※anacondaは無償区分と有償区分があるらしい([[参考記事:http...
[[無償で使える条件:https://xinformation.hatenadiary.com/e...
vs code(テキストエディタ：pythonのコードを一つにまとめる...
vs codeの開き方：ターミナルでcodeと入力
じゃんけんプログラム
http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/jan...
・2024-05-21
機械学習を行うための環境をつくるためのプロセスを整理した
1.機械学習を行うためにはPythonが実行できるための開発環境...
そのためにanacondaをインストールする
anacondaをインストールすることで複数の仮想環境を作成し...
2.仮想環境の作成を行い、[[必要なライブラリ:https://cad-ke...
Numpy：数値計算 Pandas：データ操作と分析 Matplotlib/Sea...
・2024-05-20
進捗なし
・2024-05-19
前提知識がなくて理解が進まない
とりあえず、tenslorflowをダウンロードしてみたいと思う。
ubuntuの場合直接ダウンロードできる と思う
・2024-05-18
機械学習の環境構築するための手順
1.パソコンを準備（Linux ubuntu20.04）
2.言語を決める（python)
3.言語をインストールする（python2.7がインストール済み）
4.環境構築ツールを導入する
anacondaが最適かも
tensorflowを使用するためにはハードウェアの性能の高さが求...
[[tensorflowとは:https://udemy.benesse.co.jp/data-science...
・2024/05/17
機械学習について調べてみた
教師あり学習 数値を予測する回帰 カテゴリを予測する分類
・2024/05/16
機械学習の環境構築についてもう少し調べたい
ubuntuでの環境構築方法について
・2024/05/15
使用しているパソコン [[Ubuntu:https://techmania.jp/blog/l...
フリーの機械学習ツールに何があるか ex.tensorfolw
パソコン上に機械学習ができる仮想環境を整理する必要がある
----
3年次
エラーコード [#dd0f431c]
時間が足りないとき
!<S> Exception user raised but not interceptee. ! ...
! The bases are fermees. !
! Type of the exception: ArretCPUError !
! [('?', (), (), ())] !
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
春課題 弾塑性 [#td1a199a]
-[[鋼材の降伏点について :http://www.iri.pref.niigata.jp/...
-[[Salome-Meca演習_弾塑性解析(2021) :https://www.str.ce.a...
創造工房第7回(12/8) [#w0f71c42]
サンドイッチ梁：単純梁(木材＋鋼材)の解析 [#v5b1d60b]
,メッシュの長さ,要素数,変位(mm),相対誤差(%),計算者
,0.7,155192,0.08378905246,15.365,安藤
,0.8,138808,0.08380386491,15.350,安藤
,0.9,82587,0.083707073981,15.45,兼田
,1.1,38671,0.084201207602,14.95,兼田
,1.2,31929,0.083688,15.466,柴田
,1.3,28621,0.083669,15.4857,柴田
,1.4,28854,0.08368,15.47,佐藤
,1.5,20015,0.084052,15.10,佐藤
,1.6,19448,0.0835402938,15.62,皆川
,1.7,13801,0.0834355098,15.72,皆川
,1.8,12528,0.083733,15.42,永山
,1.9,11769,0.083924,15.23,永山
,2,10699,0.084076876559,15.074,辻
,3,3579,0.08414561753,15.004,辻
,4,1628,0.082794,16.37,服部
,5,1016,0.083033,18.89,服部
,6,839,-0.082882,16.26,梶原
,7,554,-0.080871,18.28,梶原
,8,285,0.079995,19.20,工藤
,9,261,0.078980,20.22,工藤
,10,232,0.081911,17.26,佐々木
,11,208,0.075676,23.56,佐々木
CENTER:http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/sa...
創造工房第6回(11/29) [#x7bfb3cd]
単純梁（異方性１次・等方性２次）の解析 [#u789f929]
CENTER:異方性1次
,メッシュ長さ,要素数,変位,相対誤差,計算者
,0.7,144563,0.505252,2.76,安藤
,0.8,141517,0.504692,2.64,安藤
,0.9,91648,0.502595,2.216,兼田
,1.1,27160,0.489914,0.363,兼田
,1.2,24675,0.487088,0.791,柴田
,1.3,23446,0.4868010,0.995,柴田
,1.4,17738,0.485999,1.16,佐藤
,1.5,15438,0.485180,1.33,佐藤
,1.6,15900,0.483286,1.71,皆川
,1.7,12142,0.477952,2.80,皆川
,1.8,11604,0.482085,1.9554,永山
,1.9,10391,0.470887,4.2329,永山
,2,10291,0.480910,2.19,辻
,3,2328,0.431937,12.15,辻
,4,1500,0.430156,12.52,服部
,5,432,0.282968,42.45,服部
,6,356,0.3441556,30.00,梶原
,7,196,0.213934,56.49,梶原
,8,104,0.229874,53.25,工藤
,9,81,0.232308,52.75,工藤
,10,78,0.203271,58.65,佐々木
,11,63,0.222316,54.78,佐々木
CENTER:http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/sa...
CENTER:等方性２次データ
,メッシュ長さ,要素数,変位,相対誤差,計算者
,0.7,144563,0.430124,3.22,安藤
,0.8,141517,0.430132,3.22,安藤
,0.9,91648,0.430020,3.197,兼田
,1.1,27160,0.429828,3.151,兼田
,1.2,24675,0.429836,3.15,柴田
,1.3,23446,0.42974,3.13,柴田
,1.4,17738,0.429797,1.3,佐藤
,1.5,15438,0.429958,3.14,佐藤
,1.6,15900,0.429755,3.18,皆川
,1.7,12142,0.429676,3.11,皆川
,1.8,11604,0.429829,3.1507,永山
,1.9,10391,0.429684,3.1159,永山
,2,10291,0.429620,3.10,辻
,3,2328,0.429169,2.99,辻
,4,1500,0.429254,3.01,服部
,5,432,0.428170,2.75,服部
,6,356,0.428452,2.82,梶原
,7,196,0.42591,2.21,梶原
,8,104,0.426074,2.25,工藤
,9,81,0.425552,2.12,工藤
,10,78,0.488382,17.20,佐々木
,11,63,0.423972,9.0534,佐々木
CENTER:http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/sa...
11/24(金）創造工房5回目 [#e5d84b63]
単純梁（等方性１次）の解析 [#tb5d98da]
,メッシュ長さ,要素数,変位,相対誤差,計算者
,0.7,1455234,0.422484,0.01388,安藤
,0.8,142973,0.422570,0.01409,安藤
,0.9,91648,-0.420437,0.897,兼田
,1.1,27160,-0.405618,2.659,兼田
,1.2,24675,0.404349,2.96,柴田
,1.3,23446,0.404185,3.00,柴田
,1.4,17738,0.398604,4.34,佐藤
,1.5,15438,0.396593,4.83,佐藤
,1.6,16122,0.398212,4.44,皆川
,1.7,12026,0.393411,5.59,皆川
,1.8,11604,0.393668,5.53,永山
,1.9,10391,0.390695,6.24,永山
,2,10921,-0.395103,5.18,辻
,3,2328,-0.324762,22.06,辻
,4,1500,-0.155013,62.80,服部
,5,432,-0.065278,84.33,服部
,6,357,0.213062,48.87,梶原
,7,196,0.1019,75.55,梶原
,8,104,0.1158624,72.20,工藤
,9,81,0.1255118,69.88,工藤
,10,78,-0.07733,81.44,佐々木
,11,63,-0.1999,52.03,佐々木
http:http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/sato...
11/17(金）創造工房４回目 [#y86d3d92]
片持ち梁の解析（サロメ） [#ydde7141]
,メッシュ長さ,要素数,先端変位(4隅の平均値)[mm],相対誤差($...
,0.7,198464,6.54281,1.91,安藤
,0.8,113812,6.5104,2.39,安藤
,0.9,40280,6.3631525,4.60,兼田
,1.1,30055,6.3363525,5.00,兼田
,1.2,26467,6.3043375,5.48,柴田
,1.3,25180,6.304355,5.48,柴田
,1.4,32212,6.31612,5.31,佐藤
,1.5,17753,6.1209,8.23,佐藤
,1.6,14296,6.2044625,6.98,皆川
,1.7,13596,6.2156625,6.81,皆川
,1.8,2866,5.737755,13.98,永山
,1.9,6001,5.7263625,14.15,永山
,2,5617,5.6458525,15.355,辻
,3,2309,5.4728755,17.948,辻
,4,617,3.6160575,0.458,服部
,5,494,3.8580375,0.422,服部
,6,581,2.50682,62.416,梶原
,7,133,1.41225,78.827,梶原
,8,78,1.2887175,80.68,工藤
,9,72,1.2879925,80.69,工藤
,10,60,1.14344,82.85,佐々木
,11,65,1.23124,81.154,佐々木
http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/kat...
11/10 (金) 創造工房３回目 [#pc409efa]
http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/b.png
10/27（金） 創造工房実習２回目 [#r022fb54]
コマンド [#nbf6e469]
ls ：今いる場所
cd ：ファイルを開く
pwd ：今いる場所
gedit (ファイル名) ：テキストファイルを開く
cp (ファイル名) ：コピー
vi (ファイル名) ：テキスト上で表示
Esc : q テキストを閉じる
（w 保存 q 出る）
cat ：確認
rm (ファイル名) ：削除
cd .. ：一つ前に戻る
cd /(住所) ：住所にいく
10/20（金）創造工房１回目 [#ae52abcf]
あああああ
表サンプル [#ebafbcdf]
,メッシュの長さ,要素数,変位[mm],相対誤差(salome−手計算/手...
,0.7,,,,安藤
,0.8,,,,安藤
,0.9,,,,兼田
,1.1,,,,兼田
,1.2,,,.,柴田
,1.3,,,,柴田
,1.4,,,,佐藤
,1.5,,,,佐藤
,1.6,,,,皆川
,1.7,,,,皆川
,1.8,,,,永山
,1.9,,,,永山
,2,,,,辻
,3,,,,辻
,4,,,,服部
,5,,,,服部
,6,,,,梶原
,7,,,,梶原
,8,,,.,工藤
,9,,,,工藤
,10,,,,佐々木
,11,,,,佐々木
・[[Ubuntuについて:https://techmania.jp/blog/linux0002/]]
・[[CPUについて:https://www.sejuku.net/blog/58189]]
環境構築
ITにおける「環境」とは、導入されるシステムやソフトウェア...
環境構築とは、作業に適した環境を整えること
実行環境と開発環境がある
実行環境
実行環境とは、プログラムやソフトウェアが稼働するために必...
プログラムやソフトウェアを動かすためには、条件を整える必...
回線や機材といったハードウェアや、そのプログラミムが動作...
「実行環境構築」とは、あるプログラムやソフトウェアを動か...
開発環境
システムを開発するために必要な環境のことを指す。また、イ...
必要なソフトウェアがあればインストールするなど、開発に必...
「開発環境」で開発されたシステムは「テスト環境」にて正し...
ローカル環境
個人のコンピュータ内に構築された環境のこと
仮想マシンとは、ローカル環境の中に、ある特定の環境を模し...
個人のコンピュータの中に、擬似サーバーを用意するというイ...
UNIXコマンド
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotou/linux/vine.html#u...
-python用語 [#lf72b460]
vs codeの開き方：ターミナルでcodeと入力
pythonの開き方：ターミナルでpython(バージョン)と入力
pythonの閉じ方：ctrl + D
anacondaのライブラリなどを開く方法：cd anaconda3 → python
※「,」は表中に入れてしまうと、列が増えてしまうため「，（...
,用語,意味,使い方例（入力）,出力結果
,len,長さを測る,len('python'),6
,str,引数を文字列に変換する,'python'+ str(version),'pytho...
,print,データの内容を表示する,print('python'， 3.6),pytho...
,print,sepをつけた場合,print('python'，sep='---',python---3
,range,範囲、並び,number_list10 = range(10) -> number_lis...
,address,変数に名前をつける(文字列データ）,address = 'Tok...
,split,分ける,address.split('，'),['Tokyo'，'Japan']
,split,例,address.aplit('o'),['T'、'ky'、'Japan'、]
,upper,文字を大文字に変換する文字列のメソッド,address.upp...
,index,引数で指定した文字が最初に出てくるのが何文字目か,a...
,import,インポートする,import datetime,
リスト(list)
空っぽのリストを作る ｰ> new_list = []
,list,組み込み関数,list(range(1、11)「一から始まって１１...
,list_A,リストを作る,list_int = [0、1、2、3] -> print(lis...
,list_A[x] = [1],xを１に変える,list_int[0] = 1,特になし
,list_A.append(1),一番うしろに１という要素を追加,list_int...
,list_A.insert(x、y),xの要素の前にｙを追加,list_int.inser...
,list_A.pop(x),ｘ番目の要素を戻すと同時に削除,list_int.po...
,list_A.remove('X'),指定の要素をそのまま削除,list_mix.rem...
,list_A + list_mix,リストの連結,list_int + list_mix,
,list_A.extend(list_B),リストの拡張,list_int.extend(list_...
リスト並べ替え「list_A.メソッド」
,メソッド,意味,備考
,sort,小さい順 昇順,文字はアルファベット順、大文字ｰ>小文...
,reverse,データの順番を逆さまにする,
タプル(要素の追加や削除ができないリスト）
,tuple_test = (1、2、3、'100yen')
セット（単純なデータの集まり リストやタプルのように順番...
特徴は同じものを２つ入れられない
,test_set = set(),setを作成
,test_set.add(1),要素を追加
,test_set.remove(3),要素を削除
辞書型
,変数 = {key:value},意味
,country_code = {1:'America'、39:'Italia、86:'China'},組...
,country_code[81] = 'Japan',８１とJapanという組み合わせを...
datetime型 [#wb96f17d]
,データ型,説明
,date,ある１日の（年月日）を表現する
,time,ある時刻（時分秒）を表現する
,datetime,ある日のある時刻（年月日時分秒）を表現する
,timedelta,２つの時点の差を表現する
,tzinfo,世界中の時間を扱うためのどこのタイムゾーンである...
-機械学習 [#i09bff68]
-mnist [#c99be656]
・[[mnistデータファイルについて:https://qiita.com/ttabata...
・[[mnistデータの詳細について:https://atmarkit.itmedia.co...
mnistとは人が手で書いた０から９までの数字を大量に集めた...
学習者はこれらのデータを教師データとして取り込みモデルを...
・データとラベルの違い
データ→手書きで書かれた数字を画像にした画像データ
ラベル→その画像に書かれた数字を表すものをラベルという
load_mnist関数「（訓練画像,訓練ラベル),(テスト画像,テスト...
・重みとバイアスを訓練データに適応するように調整すること...
・[[ミニバッチ学習について:https://fastlabel.ai/blog/mini...
ミニバッチ学習を実施する上で重要となるのが、バッチサイズ
バッチサイズは、データをグループに分けた際の数がどれくら...
基本的にバッチサイズは小さいサイズから始めるのが効果的で...
バッチサイズが小さい場合はノイズの影響を受けやすくなるた...
小さいバッチサイズで学習率を大きく設定することでノイズの...
・[[opencv:https://www.klv.co.jp/corner/python-opencv-wha...
pip install opencv-python
-GPU [#u33690f9]
・[[ディープラーニングで必要なスペック:https://qiita.com/...
-手書き文字を変換 [#a5107024]
cv2とは画像を扱うためのpythonライブラリ内に存在するモジ...
kerasはニューラルネットワークのライブラリ「読みやすく簡...
STEP(機械学習)
-[[CNN:https://aismiley.co.jp/ai_news/cnn/]]（畳み込みニ...
-ResNet
-Inception
-DenseNet
-EfficientNet
-Vision Transformer
-YOLO
-U-Net
など
-機械学習の基礎を固める
--教師あり学習の概念
--分類問題の理解
--モデル評価指標
--ディープラーニング技術
---ニューラルネットワークの基本構造
---畳み込みネットワーク（CNN）の仕組み
---データ拡張方法
STEP（判別データ）
-耐候性鋼材のデータセットを準備する
多様な状態の耐候性鋼材の画像を大量に収集
→実際に撮る以外の方法はあるのか、過去に撮った画像や既...
--さびの状態を分類ごとに分ける
評点ごとにわける（先生の意見を元に）
-データの処理
--画像サイズの統一
pythonのPILやOpenCVなどのライブラリを使用して画...
全ての画像を同じサイズにリサイズ→→→アスペクト比...
--色調補正
RBGの調整
サビの色や質感をより効果的に捉えられる色空間を...
--ノイズ除去
--データの拡張
十分なデータ数がない場合、データを回転させたり...
-データの分析
データの割合は以下の割合となるようにしたい
,データ,割合
,トレーニングセット,60〜70％
,検証セット,15〜20％
,テストセット,15〜20％
-画像の前処理が必要な理由
異なる条件で撮影された画像を標準化
モデルの学習と推論時の入力を統一
参考情報 [#d409f6cf]
-画像処理を用いた耐候性鋼材の腐食状況の定量化に関する検討
ニューラルネットワークによる外観評価の定量化
さびの外観評点は、さび粒子の大きさ、量、ばらつき、さび粒...
セロテープ試験とニューラルネットワークを併用すれば、比較...
-畳み込みニューラルネットワークを用いた腐食環境が異なる鋼...
得られた画像を試験たいの腐食による質量増加量と紐づける
現状では橋梁毎に経時的な腐食画像を取得し、CNN分類機を作成...
鋼材腐食部の画像処理に基づく劣化度判定の現状
-畳み込みニューラルネットワークを用いた耐候性鋼材腐食部劣...
鋼材の画像に基づく劣化損傷度の正確な診断を目指す場合、鋼...
*環境整備 [#ua3a65e4]
**実行環境 [#ibbd91b1]
gpu GeForce RTX 4060
Python 3.11.9
tensorflow 2.17.0
**anaconda [#k822d007]
***インストール [#i70c8093]
[[参考サイト:https://qiita.com/lighlighlighlighlight/item...
-[[anacondaのサイト:https://www.anaconda.com/download#dow...
-インストール後にcondaコマンドを認識させるために以下のコ...
$ export PATH=/kouzou/anaconda3/bin:$PATH
-その後condaコマンドを実行→うまく行かない場合はターミナル...
***コマンド [#h7f747e9]
-conda create-n [仮想環境名] python=[pythonバージョン名]
-[[参考サイト:https://qiita.com/flcn-x/items/2a1c4095d7fe...
**vscode [#s3d1f548]
***インストール [#j582fa78]
[[参考サイト:https://qiita.com/yoshiyasu1111/items/e21a77...
-私は３番でインストールした
-最後にcodeで開けるか確認
***日本語にする [#sb3987c5]
[[参考サイト:https://www.javadrive.jp/vscode/install/inde...
-viewからコマンドパレットを選択→検索欄でdisplayと検索→con...
-インストールしたら再起動する
**tensorflow [#o9cbbf79]
-最新のpythonのバージョンに対応していない場合があることが...
***tensorflowとは [#pa7c28da]
googleが開発した、機械学習のソフトウェアライブラリ
ライブラリとはプログラムを組む際によく利用するコードなど...
tensorflowの１番の特徴は、ニューラルネットワークの構築、...
ニューラルネットワークとは、私達人間の脳内にある神経細胞...
このニューラルネットワークを使用することで、機会が人間と...
***tensorflowの特徴 [#r9d71a42]
-データの読み込み、前処理、計算、状態、出力といった処理に...
-データフローグラフを構築して処理することを想定して作られ...
***インストール [#f7006a92]
[[参考サイト:https://and-engineer.com/articles/Y52w-BIAAC...
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow
install後の確認は以下のコマンドを実行
imoprt tensorflow as tf
print(tf.__version__)
**TensorRT [#b3c90649]
tensorRTがやっていることは推論エンジンの生成と推論実行
***インストール [#m2419af2]
[[参考サイト:https://akiya-research-institute.github.io/M...
[[参考サイト2:https://qiita.com/gengen16k/items/88cf3c18a...
[[参考サイト:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?...
**python ライブラリ [#h409d2d8]
***opencv [#eb0119f4]
-インストール ([[参考サイト:https://trends.codecamp.jp/bl...
pip install opencv-python
*tips [#o7ce3ecf]
**image magic [#kaa75a92]
**[[ファイル解凍コマンド:https://qiita.com/supersaiakujin...
unzip ~~~.zip
**pythonバージョン確認 [#c12db521]
python -V or python --version or python3 --version
[[パーミッションを変更する:https://qiita.com/shisama/item...
-rw-rw-r
**wikiに画像が貼れないとき [#p7e9b8c9]
-[[パーミッションを変更する:https://qiita.com/shisama/ite...
ls -l
で画像を確認
-rw-rw-r
変なスペースが入っていないか→入っている場合 '.png 'とな...
gFTPのパーミッションを変更する
サーバーにアクセスして直接変更する
**テキストエディタ [#hf09054d]
-ターミナルから
gedit
-で日本語入力できるようになる
**gimp [#qdda9d9e]
***imagemagic [#b0cb2293]
**モデル [#m2a6098b]
***[[grad-camについて:https://zenn.dev/iq108uni/articles/...
-CNNベースの画像認識モデルに対してある入力とその予測に対...
-ある入力画像に対して画像のどの部分が予測に最も影響を与え...
*latex [#b37b562d]
**画像を横並びにする [#c8e6d8ae]
\begin{figure}[H]
\begin{center}
\begin{minipage}[h]{3.4cm}
\begin{center}
\includegraphics[width=10mm]{zu1.png} %png画像も読み...
\caption{画像例1}
\label{rei1}
\end{center}
\end{minipage}
\begin{minipage}[h]{3.4cm}
\begin{center}
\includegraphics[width=10mm]{zu1.png} %png画像も読み...
\caption{画像例1}
\label{rei1}
\end{center}
\end{minipage}
\end{center}
\end{figure}
**表を横並びにする [#z149533b]
\begin{table}[htbp]
\begin{minipage}[c]{0.5\hsize}
\centering
\begin{tabular}{cc}
hoge & fuga \\
gee & boo \\
foo & bar \\ \hline
\end{tabular}
\caption{hoge}
\label{tb:table1}
\end{minipage}
\begin{minipage}[c]{0.5\hsize}
\centering
\begin{tabular}{cc}
sin & cos \\ \hline\hline
love & hate \\
holy & meteo \\ \hline
\end{tabular}
\caption{fuga}
\label{tb:table2}
\end{minipage}
\end{table}
\begin{figure} [H]
\begin{center}
\begin{minipage}[h]{3.4cm}
\begin{center}
\includegraphics[width=30mm]{kakutyoumae.png} %png...
\caption{データの分布}
\label{bunpu}
\end{center}
\end{minipage}
\begin{minipage}[h]{3.4cm}
\begin{center}
\includegraphics[width=30mm]{label_distribution_pro2...
\caption{データ拡張後}
\label{kakutyou}
\end{center}
\end{minipage}
\end{center}
\end{figure}
*RGB [#of1ec293]
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/102...
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/102...
*色補正について [#z584bfbc]
-[[色見本を用いた画像の色調補正技術:https://aicam.jp/tech...
*色補正手順 [#m29c6bc6]
-jpg_to_ppm.pyを使って画像をppm画像に
-RGB_yomitori.pyを使ってもとのRGB値を読み取る（読み取る画...
-kairyou_henkan.pyを使って新しいhenkanmを作成（結果のhenk...
-ppmhosei.pyを使って補正後の画像を作成（補正後の写真の名...
-henkanmを変える、読み取る画像を設定する、出力するファイ...
*画像の抜き出し [#ufc23ad9]
gimp
切り取りのアイコン → 縦横比固定 １：１
*[[unixコマンド:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/cgi-bin/...
**特定の名前を持ったファイルを移動させる [#u1f309da]
find . -type f -name "特定の名前*" -exec mv {} ../motoga...
**aの中身のファイルをbの中にファイルとしてコピーする [#r4...
rsync -auv ./a/* ./b/
**画像サイズ変換 [#rf125555]
convert -geometry "50%" 元のファイル名 変えたいファイル名
convert 元のファイル名 -resize 800x600 変えたいファイル名
-ppmからpngに変換できる
**gnuplot [#v9be3097]
-viの中身
x yの順番
-保存方法
set term png
set output 'ファイル名.png'
plot "保存したい元ファイル"
*pukiwiki [#u40a06a3]
-[[コマンド:https://phys.sci.hokudai.ac.jp/~sekika/wiki/?...
-[[k:https://www.notion.so/kyoyuu-150ef75c06248012b481cbc...
-[[s:https://www.notion.so/CNN-150e5583acf780da8ed4d122c0...
終了行:
#contents
\documentclass[a4j,11pt,twocolumn]{jsarticle} % 2段組
\usepackage{jsceconf}
\usepackage[dvipdfmx]{graphicx,color}
\usepackage{epic,eepic,eepicemu,float,wrapfig}
*連絡 [#l046b831]
-毎週水曜日13:00~ 後期ゼミ
-毎週金曜日14:30~ 創造工房
-12月23日月 中間発表 M2:11:00~ B4:14:30~
-12月27日 14：30〜16:00 エアコン工事
-1月20日 日本カルテット
-2月7日 卒論タイトル提出
-
*実行手順 [#y7efa082]
-p6形式からp3形式にする→p6_to_p3.py
-変換マトリクスを作成→kairyou_henkan.py
-画像を切り抜く
-$5cm^{2}$の正方形で切り抜いていく
→画像を複製して切り抜く（各画像１０枚ずつ）
-ファイル名_p3_x座標_y座標のファイル名で
-画像補正をする→ppmhosei_p3.py
-ラベル付け → label_1ckilk.py
-データのグラフ作成 → creat_graph.py
-データ拡張 → kaiten_kakutyou.py
-モデル → model_CNN.py
*次やること [#ibb94686]
**ゼミ目標 [#le44a052]
-データ整理
-effienetnetの構築
-Test Accuracy: 0.71, Test Loss: 0.97
-Test Accuracy: 0.67, Test Loss: 1.01
Test Accuracy: 0.64, Test Loss: 1.12
Test Accuracy: 0.68, Test Loss: 1.08
Test Accuracy: 0.72, Test Loss: 0.95
Test Accuracy: 0.67, Test Loss: 1.04
**未着手 [#vc284a84]
-強調する特徴を決める
**未解決 [#a098c682]
優先度低
-[[cuda toolkit:https://help.sakura.ad.jp/ds/2373/]]
-TensorRTのインストール
*卒論[#d2687d62]
耐候性鋼橋の耐候性鋼材の錆の現地調査（日本鉄鋼連盟、土木...
（現場で簡単なのはデジカメ、セロテープはややめんどう、膜...
現場デジカメ撮影の画像データ（伊藤さんの卒論2004：[[概要p...
セロテープ試験の２値化データ（藤原さんの卒論2005：[[概要p...
膜厚計の錆厚データ（橘さん2006：[[概要pdf:https://www.str...
*参考資料 [#p538632a]
・[[AIによる耐候性鋼材のさびの特徴分析:https://www.nilim....
・[[画像処理を用いた耐候性鋼材の腐食状況の定量化に関する...
・[[畳み込みニューラルネットワークを用いた腐食環境が異な...
・[[画像処理とパターン認識手法を利用した耐候性鋼材のさび...
・[[耐候性鋼材の運用実績:https://www.jasbc.or.jp/techniqu...
・[[土木工学分野における人工知能技術活用のために解決すべ...
・[[機会学習を用いた耐候性鋼材のさび外観評価モデルの開発:...
・[[インフラ維持管理へのAI技術適用:https://committees.jsc...
・[[畳み込みニューラルネットワークを用いた耐候性鋼材腐食...
・[[いちばんやさしいpythonの本:https://www.amazon.co.jp/P...
・[[ゼロから作るDeep Learning:https://www.amazon.co.jp/%E...
*進捗 [#i2b5e92a]
日時置換文字
- [[テキスト整形のルール(詳細版)>FormattingRules]]
&date;、 &time;、 &now;は、記事が書き込まれるときに置...
&date;、 &time;、 &now;は、他のインライン要素の子要素...
&date;、 &time;、 &now;は、他のインライン要素を子要素...
行中で &_date; と書くと、表示時の日付に置換されて出力...
行中で &_time; と書くと、表示時の時刻に置換されて出力...
行中で &_now; と書くと、表示時の日時に置換されて出力...
行中で &date; と書くと、更新時の日付に置換されます
行中で &time; と書くと、更新時の時刻に置換されます
行中で &now; と書くと、更新時の日時に置換されます
***0115_ゼミ報告 [#u2fcc111]
-2値分類にして精度比較
-過学習が起きてしまい、精度の比較ができない
**2024-12 [#gdb829b2]
***1204_ゼミ報告 [#u2fcc111]
-写真の基準の値のRGBに合わせる
ゼミ目標 [#le44a052]
CNNモデルについて調べる
-1.2.4が足りない
hg_1_1_p3_267_263_90.ppm
|変換前|変換後(128x128)|
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/12...
補正前
|&ref(https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sa...
補正後
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/12...
**2024-11 [#fa239c61]
-CNNモデルの理解を深めたい
**2024-10 [#a9373af3]
-しっかり成果を上げたい
2024-10-30
-色補正の精度はあまり関係ないのかなと思う
------
***1030_ゼミ報告 [#g16e508d]
ゼミ目標
-データの整理を完了させる（画像の切り抜き）
-画像補正例
|補正前|補正後|
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/10...
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/10...
-判別結果
|補正前|補正後|
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/10...
-前回と変わったのは縮尺 → 使った画像の問題もあるだろう...
-大事なのは色補正（彩度よりも縮尺なのでは？）
-次はCNNモデルの確認をしたい
------
2024-10-25
今日の目標 画像切り抜きを完了させる
-画像切り抜き完了
-次は画像補正 → 完了
-データの整理完了
-ラベル付け
2024-10-23
-効率よく切り抜く方法を調べたい
-複製して一枚ずつ切り抜いていこうと思う
-明日やること画像切り抜き ２枚目から
***1023_ゼミ報告 [#cbd567d5]
-[[ppm形式について:https://www.mm2d.net/main/prog/c/image...
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/102...
-P6形式で補正したときよりもP3形式のほうが正確に補正される
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/101...
-補正前のP3とP6はRGB値に違いなし
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/101...
-色補正の値が違うのはクリック位置が関係している場合もある。
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/102...
|補正後のP3|補正後のP6|
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/10...
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/10...
2024-10-22
今日の目標
gimpで効率的に画像を抜き出す方法を模索する
-pythonでスクリプトを作成してやるのが一番いいみたい。
-あまり理解できなかった
2024-10-21
今日の目標１
変換マトリクスを作成する
-変換マトリクスを作成して、画像補正が完了した。
-正しく補正されていてもクリック位置でRGB値が変わることも...
-RGB値が正しく反映されている画像を選んでいきたい
今日の目標２ 画像を抜き取る
-画像の大きさをどうしようか相談
-元画像の縮尺によって抜き出すピクセル値が変わるため、その...
-５ｃｍで抜き出して行く方向
-90度だけでなくて他の角度でも回転させることでデータ数を増...
2024-10-18
今日の目標 切り取り方法を決める
-今まではp6形式で保存されていたが、p3に変えたら色補正の精...
-p3形式にして色補正していこうと思う
-
***1016_ゼミ報告 [#p1fa375c]
-誤差１０％くらいまでなら許容
-補正後と補正前の画像で比較しよう
-RGB_yomitori.py 写真のRGB値を読み取る
-henka.py 変換マトリクスを作成する
-ppmhosei.py 補正後の写真を作成する
|補正前|補正後|
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/k...
|補正前|補正後|
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/10...
|補正前|補正後|補正改良後|
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/h...
|https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/h...
|補正前|補正後|
|CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/...
|CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/...
色補正過程
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
2024-10-16
-写真のみで補正して同一データで制度の比較を行う
-gimpで同じ大きさで切り取る方法を調べよう
2024-10-15
-今日の目標 レベル３の補正を終わらせる
-全画像の補正が終了した
-補正後にしっかり補正されていない画像をあとから再補正しよう
-画像の切り取り方法を決める
-抜き出し方はgimpで一枚ずつやるのが良さそう
-色補正が正しくされていない画像をもう一回補正しよう
2024-10-11
-他の写真でも補正することができた。
2024-10-10
-近い値までRGB値を補正できたが、このくらいでいいのか確認...
2024-10-07
RGB値を抜き取れそう
明日補正方法を先生に聞きに行く。
**2024-09 [#ffb11335]
夏休み終盤になって焦らないようにコツコツ進めていきたい
kaiten_kakutyou.py
90度回転
-データを拡張（４倍に）
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
-評点５以外
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
-評点５以外データ一定
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
2024-09-25
-後藤先生に相談をした
-色補正をして精度を高める方向になったので、勉強したい
-セロテープ試験の結果
-データの判別方法（評点の見方）
-[[ppm:https://www.mm2d.net/main/prog/c/image_io-01.html]]
-左上から３個ずつ並んでいる
-450(横)✕1,000（たて）=450,000
-450,000✕3=1,350,000
2024-09-23
-過去のデータの整理をした
-セロテープ試験の結果を整理したが、データ数が少ない、デー...
2024-09-19
データを拡張して試してみた
精度は少し上がったが、まだ５０％ほどだ
これから改善すべきは何なのかを検討したい
以下の要素はよくわからなくなってきたので個々にまとめておく
2024-08-23
-実験の準備（マジックシール、さしがねなど）
-サンプルデータで評点判別できるかどうか
-データ数が何枚必要か（データ拡張の方法を検討）
-補正のかけ方（理想のRGB)
-機械学習のデータの集め方
-------
ここから下は一旦保留
-読み込んだデータの整理
-CNNのモデルの改良
-データの整理（セロテープ）
-データの整理（膜圧測定）
-画像変換（opencv PIL）
-画像拡張（ Data augmentation やflip処理）
-耐候性サビデータ 指で外観評点を示してる
-セロテープ試験 人間の評価と相関するか [[後で確認:https...
-畳み込みニューラルネットワークについて
-データを整理して画像を読み込ませる
-読み込ませたデータを元にニューラルネットワークを構成する
***ゼミ報告（09-09） [#r2c61e0b]
データの整理（写真）ラベル付 完了
-実行ファイル
-jpgに統一 実行ファイル→/Ratings/label/pmm_to_jpg_conver...
-ラベル付け 実行ファイル→/Ratings/label/analysis.py
CNNの作成
-実行ファイル（/project_folder/CNN/model_CNN.py)
-Accuracy of the model on the test images: 31.03448275862...
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
CENTER:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/s...
-精度を高くしたい
-実験・観察するかも？
-完了
-実験方法について
--調査方法（マグネットシールの貼り方、番号シートのサイズ...
--[[マグネットシート候補１:https://www.amazon.co.jp/%E3%8...
--ネオジウムは100均で探してみよう
--自撮り棒にする
2024-09-02
-明日実験の準備
-講習会の原稿を作る(memo/発表原稿案）
**2024-08 [#v5e3c4b6]
2024-08-28
-機械学習についていろいろ学びたい
-[[今日の資料:https://github.com/matsuolab-edu/dl4us/blob...
2024-08-23
-実験方法の確認、進捗報告、講習会について
-RGBの変換について整理したい
2024-08-20
-103
2024-08-15
-データの整理をした
-あとから見直すとよくわからなくなってしまうので、整理して...
2024-08-11
-画像をjpgに統一
-ファイルは/hyouten/JPG_label
-かんたんなモデルを作成できた
-精度はまだまだ低いのでこれから向上させていきたいと思う
2024-08-10
ラベル付けの作業について勉強した
実際にやってみたいと思う
2024-08-09
-自分がなにをすべきなのか見失っている
-実際のデータを読み込ませるところに取り組みたい
2024-08-08
-CNNの前まではできた
-誤差逆伝播法の実装方法についてはpythonの学習をしてから取...
2024-08-07
-明日で読み終えて、来週からは実際のデータを扱っていきたい
-pythonの本も読む
2024-08-06
-ニューラルネットワークについて
2024-08-04
-一通り本を復習した
-曖昧な部分があるのでしっかり詰めたい
2024-08- 02
-あまり進捗なし
- CNNの実装方法を理解したい
2024-08-01
-CNNについて勉強した
-概念的なものは理解できたが、説明できるかは怪しい
-もっと深い理解に繋げたい
***ゼミ報告（５〜7月） [#a3b2a891]
2024-07-31
-保存したモデルの実行ファイル 「hanbetu.py」
-手書き文字判別の方法をもう少し考えたい
-具体的には[[このサイト:https://note.com/maako_0810/n/n51...
-今後の進め方をまとめる
-mnist_hanbetu.py
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/ha...
-実行ファイル → mnist_hanbetu.py
-実際のデータセットの文字はうまく判別することができた
-今後の進め方に関してはまずデータをどうするか
→今あるデータを使えるのかor新しく取るのか
モデルは畳み込みニューラルネットワークを用いて判別したい...
-2024/7/24
tensorflowを使って文字識別をしてみる
成果
mnistデータセットを使って判別モデルの作成ができた
今はデータセット内の文字を判別しているので実際の文字を判...
・2024/7/17
課題
モデルの仕組みを整理する
モデルの精度を高める
・2024/7/10
課題
来週までに実際の手書き文字を判別させる
成果
前回にモデルの作成ができ、そのモデルに実際の文字を入れて...
下の画像は2を判別しようとした
今のモデルでは画像を1次元に変換して判別しているが、1次元...
3次元モデル（CNN）でやる必要があると思ったが
改良次第でなんとかなりそう
学習率を改善していく
学習率：一回の学習でどれだけ学習すべきか、どれがけパラメ...
判別しようとした画像
CENTER:http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/sa...
CENTER:http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/sa...
判別精度
CENTER:http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/sa...
・2024/7/3
課題
どの程度の文字が正しく判別できているかを説明できるように...
実際の手書き文字を判別させてみたい
成果
実際の手書き文字を判別させようと思ったが、画像をうまく変...
3次元の画像を１次元にしたい
・2024/6/26までの課題
手書き文字判別までのプロセスを確定させる
成果
本を参考にニューラルネットワークを実装することができた
学習することで精度が高くなる過程が確認できた
テストデータを用いて認識精度を確認したところ２つの精度に...
ミニバッチのサイズ（取り出す数）を１００として、毎回６０...
６００回 ＝ １エポック
認識精度
http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/nin...
epoch → 一つの訓練データのすべてを使い切って１周した時を...
・2024/6/19までの課題
引き続き本で学習を進める 文字判別の仕組みを理解したい
あまり進捗なし
今度耐候性橋梁を見に行きたい
・2024/6/12までの課題
千代岡さんから借りたpythonの本を読み終える
２冊目も読み終えたい
発表内容：pythonについて学習を進めている 特にdeeplearnin...
今現在は[[mnist:https://www.google.com/search?client=ubun...
mnist:mnistは機械学習の分野で最も有名なデータセットの一つ...
mnistデータセットは、０から９までの数字画像から構成されて...
一般的なmnistデータセットの使い方では、訓練画像を使って学...
mnistの画像
http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/mni...
何の情報を判別させるか、(明るさ(色スケール)、セロテープ試...
今度耐候性橋を見に行く
・2024/5/29 までの課題
機械学習環境と構築する
**2024-07 [#pcabf93c]
2024-07-31
-mnistデータセットの判別モデルの作成が完了した
-実際の手書き文字の判別はまだできていないが、というより画...
-過去の耐候性鋼材のデータをもらったので、データの整理とCN...
2024-07-25
-手書き文字のモデルを作成したが、あまり精度良く判別できて...
-読み込んだ文字が粗いというのはあるだろうが、数値を見ても...
-CNNのモデルを作成してみたがあまり理解できていない
-今日使ったファイル：mnist_CNN.py
2024-07-24
[[参考記事:https://qiita.com/kazuboy/items/0a60e42c70c08f...
実行ファイル：mnist_loadmodel.py
2024-07-22
引き続き手書き文字のモデルを改良したい
2024-07-21
デスクトップパソコンに機械学習環境を導入した（anaconda3 v...
以下のサイトのコードを試したがうまく識別できなかった
サイト２をうまく活用して次はやってみたい
-[[サイト１:https://qiita.com/amasso0327/items/cf04fb8ca9...
-[[サイト２:https://note.com/maako_0810/n/n51943c87e01e]]
2024-07-18
全然更新できていなかった。毎日コツコツ積み重ねていきたい
2024-07-06
実装したいコードを考えたので試してみたい
2024-07-03
pythonについて学びたい
**2024-06 [#s4f63ac2]
2024-06-28
/ch04/zisaku/two_layer_net_kairyou.py
実際の手書き文字を読み込ませられたが、うまく判別できなか...
その原因としてはピクセル値がうまく変換できていないことが...
次回はその原因を解決したい
2024-06-26
パソコンをお願いした
買っていただけるみたい
ありがとうございます
機械学習とは重みとバイアスを最適なものに導く作業のこと
2024-06-25
機械学習の概要をなんとなく理解できた
2024-06-24
今日も本を呼んだ
明日コードを実装してみたい
2024-06-23
人通り読み終えられた
理解を深めたい
2024-06-22
[[anacondaとtensorflowの違い:https://miyabi-lab.space/blo...
進捗なし
2024-06-13
忘れている箇所が多かったので復習した
2024-06-12 ゼミがあった 引き続き進める
2024-06-11
mnist(エムニスト）データセットのダウンロード方法がわから...
githubをダウンロードするといいのかも？
githubのダウンロード方法 codeからdownload zip
zipファイルの解凍
圧縮
zip -r xxxx.zip directory
解凍
unzip xxxx.zip
※unarコマンドを@Hayakuchi0さんから教えてもらいました。
Windows上で日本語ファイル名のファイルをzipで圧縮して、Lin...
unar xxxx.zip
私が確認した環境CentOS7にはunarはインストールされていなか...
インストールして試しました。
unarはzip以外も解凍できるようです。
[[このページを読み込みたい:https://github.com/oreilly-jap...
cd anaconda3
cd deep-learning-from-scratch-master
cd ch03
2024-06-10
進捗（120/273)
2024-06-09
進捗 (96/273)
2024-06-08
進捗（53/273)
2024-06-07
anaconda3からnumpyを開くことができた。
2024-06-06
明日やること ： [[Numpyのダウンロード:https://numpy.org/j...
・2024-06-04.05
進捗なし
・2024-06-03
引き続き本を読み進めたい
・2024-06-02
一冊目を読み終えたが、まだ理解しきれてない箇所が多い
・2024-06-01
第１０章まで読み終えた
**2024-05 [#k8d07fc9]
・2024-05-31
第８章まで読み終えた
・2024-05-30
pythonの本を使って学習を進めた
また、デスクトップのセットアップもしてもらった
引き続き、pythonの勉強を進めたい
・2024-05-29
ゼミがあった。次回のゼミまでに本を読み終えたい
・2024-05-28 (火) 13:16:24
condaコマンドを認識させることができた
Python 3.11.7 (main, Dec 15 2023, 18:12:31) [GCC 11.2.0] ...
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more...
文字の並べ替えプログラム /pyworks/words_sort.py 画像保存...
・2024-05-27
condaコマンドが認識されない
もう一度やり直さないといけないかも
・2024-05-26
pythonの本を読んだ
・2024-05-25
進捗なし
・2024-05-24
進捗なし
・2024-05-23
pythonの本を読んだ
pythonの仕組みについてなんとなく理解が深まった
・2024-05-22
anacondaをインストールできたと思う
tensorflowなどのライブラリのインストールは後日にしようと...
anacondaをインストールしたことでpython3.8を起動できている
※anacondaは無償区分と有償区分があるらしい([[参考記事:http...
[[無償で使える条件:https://xinformation.hatenadiary.com/e...
vs code(テキストエディタ：pythonのコードを一つにまとめる...
vs codeの開き方：ターミナルでcodeと入力
じゃんけんプログラム
http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/jan...
・2024-05-21
機械学習を行うための環境をつくるためのプロセスを整理した
1.機械学習を行うためにはPythonが実行できるための開発環境...
そのためにanacondaをインストールする
anacondaをインストールすることで複数の仮想環境を作成し...
2.仮想環境の作成を行い、[[必要なライブラリ:https://cad-ke...
Numpy：数値計算 Pandas：データ操作と分析 Matplotlib/Sea...
・2024-05-20
進捗なし
・2024-05-19
前提知識がなくて理解が進まない
とりあえず、tenslorflowをダウンロードしてみたいと思う。
ubuntuの場合直接ダウンロードできる と思う
・2024-05-18
機械学習の環境構築するための手順
1.パソコンを準備（Linux ubuntu20.04）
2.言語を決める（python)
3.言語をインストールする（python2.7がインストール済み）
4.環境構築ツールを導入する
anacondaが最適かも
tensorflowを使用するためにはハードウェアの性能の高さが求...
[[tensorflowとは:https://udemy.benesse.co.jp/data-science...
・2024/05/17
機械学習について調べてみた
教師あり学習 数値を予測する回帰 カテゴリを予測する分類
・2024/05/16
機械学習の環境構築についてもう少し調べたい
ubuntuでの環境構築方法について
・2024/05/15
使用しているパソコン [[Ubuntu:https://techmania.jp/blog/l...
フリーの機械学習ツールに何があるか ex.tensorfolw
パソコン上に機械学習ができる仮想環境を整理する必要がある
----
3年次
エラーコード [#dd0f431c]
時間が足りないとき
!<S> Exception user raised but not interceptee. ! ...
! The bases are fermees. !
! Type of the exception: ArretCPUError !
! [('?', (), (), ())] !
!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
春課題 弾塑性 [#td1a199a]
-[[鋼材の降伏点について :http://www.iri.pref.niigata.jp/...
-[[Salome-Meca演習_弾塑性解析(2021) :https://www.str.ce.a...
創造工房第7回(12/8) [#w0f71c42]
サンドイッチ梁：単純梁(木材＋鋼材)の解析 [#v5b1d60b]
,メッシュの長さ,要素数,変位(mm),相対誤差(%),計算者
,0.7,155192,0.08378905246,15.365,安藤
,0.8,138808,0.08380386491,15.350,安藤
,0.9,82587,0.083707073981,15.45,兼田
,1.1,38671,0.084201207602,14.95,兼田
,1.2,31929,0.083688,15.466,柴田
,1.3,28621,0.083669,15.4857,柴田
,1.4,28854,0.08368,15.47,佐藤
,1.5,20015,0.084052,15.10,佐藤
,1.6,19448,0.0835402938,15.62,皆川
,1.7,13801,0.0834355098,15.72,皆川
,1.8,12528,0.083733,15.42,永山
,1.9,11769,0.083924,15.23,永山
,2,10699,0.084076876559,15.074,辻
,3,3579,0.08414561753,15.004,辻
,4,1628,0.082794,16.37,服部
,5,1016,0.083033,18.89,服部
,6,839,-0.082882,16.26,梶原
,7,554,-0.080871,18.28,梶原
,8,285,0.079995,19.20,工藤
,9,261,0.078980,20.22,工藤
,10,232,0.081911,17.26,佐々木
,11,208,0.075676,23.56,佐々木
CENTER:http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/sa...
創造工房第6回(11/29) [#x7bfb3cd]
単純梁（異方性１次・等方性２次）の解析 [#u789f929]
CENTER:異方性1次
,メッシュ長さ,要素数,変位,相対誤差,計算者
,0.7,144563,0.505252,2.76,安藤
,0.8,141517,0.504692,2.64,安藤
,0.9,91648,0.502595,2.216,兼田
,1.1,27160,0.489914,0.363,兼田
,1.2,24675,0.487088,0.791,柴田
,1.3,23446,0.4868010,0.995,柴田
,1.4,17738,0.485999,1.16,佐藤
,1.5,15438,0.485180,1.33,佐藤
,1.6,15900,0.483286,1.71,皆川
,1.7,12142,0.477952,2.80,皆川
,1.8,11604,0.482085,1.9554,永山
,1.9,10391,0.470887,4.2329,永山
,2,10291,0.480910,2.19,辻
,3,2328,0.431937,12.15,辻
,4,1500,0.430156,12.52,服部
,5,432,0.282968,42.45,服部
,6,356,0.3441556,30.00,梶原
,7,196,0.213934,56.49,梶原
,8,104,0.229874,53.25,工藤
,9,81,0.232308,52.75,工藤
,10,78,0.203271,58.65,佐々木
,11,63,0.222316,54.78,佐々木
CENTER:http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/sa...
CENTER:等方性２次データ
,メッシュ長さ,要素数,変位,相対誤差,計算者
,0.7,144563,0.430124,3.22,安藤
,0.8,141517,0.430132,3.22,安藤
,0.9,91648,0.430020,3.197,兼田
,1.1,27160,0.429828,3.151,兼田
,1.2,24675,0.429836,3.15,柴田
,1.3,23446,0.42974,3.13,柴田
,1.4,17738,0.429797,1.3,佐藤
,1.5,15438,0.429958,3.14,佐藤
,1.6,15900,0.429755,3.18,皆川
,1.7,12142,0.429676,3.11,皆川
,1.8,11604,0.429829,3.1507,永山
,1.9,10391,0.429684,3.1159,永山
,2,10291,0.429620,3.10,辻
,3,2328,0.429169,2.99,辻
,4,1500,0.429254,3.01,服部
,5,432,0.428170,2.75,服部
,6,356,0.428452,2.82,梶原
,7,196,0.42591,2.21,梶原
,8,104,0.426074,2.25,工藤
,9,81,0.425552,2.12,工藤
,10,78,0.488382,17.20,佐々木
,11,63,0.423972,9.0534,佐々木
CENTER:http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/sa...
11/24(金）創造工房5回目 [#e5d84b63]
単純梁（等方性１次）の解析 [#tb5d98da]
,メッシュ長さ,要素数,変位,相対誤差,計算者
,0.7,1455234,0.422484,0.01388,安藤
,0.8,142973,0.422570,0.01409,安藤
,0.9,91648,-0.420437,0.897,兼田
,1.1,27160,-0.405618,2.659,兼田
,1.2,24675,0.404349,2.96,柴田
,1.3,23446,0.404185,3.00,柴田
,1.4,17738,0.398604,4.34,佐藤
,1.5,15438,0.396593,4.83,佐藤
,1.6,16122,0.398212,4.44,皆川
,1.7,12026,0.393411,5.59,皆川
,1.8,11604,0.393668,5.53,永山
,1.9,10391,0.390695,6.24,永山
,2,10921,-0.395103,5.18,辻
,3,2328,-0.324762,22.06,辻
,4,1500,-0.155013,62.80,服部
,5,432,-0.065278,84.33,服部
,6,357,0.213062,48.87,梶原
,7,196,0.1019,75.55,梶原
,8,104,0.1158624,72.20,工藤
,9,81,0.1255118,69.88,工藤
,10,78,-0.07733,81.44,佐々木
,11,63,-0.1999,52.03,佐々木
http:http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/sato...
11/17(金）創造工房４回目 [#y86d3d92]
片持ち梁の解析（サロメ） [#ydde7141]
,メッシュ長さ,要素数,先端変位(4隅の平均値)[mm],相対誤差($...
,0.7,198464,6.54281,1.91,安藤
,0.8,113812,6.5104,2.39,安藤
,0.9,40280,6.3631525,4.60,兼田
,1.1,30055,6.3363525,5.00,兼田
,1.2,26467,6.3043375,5.48,柴田
,1.3,25180,6.304355,5.48,柴田
,1.4,32212,6.31612,5.31,佐藤
,1.5,17753,6.1209,8.23,佐藤
,1.6,14296,6.2044625,6.98,皆川
,1.7,13596,6.2156625,6.81,皆川
,1.8,2866,5.737755,13.98,永山
,1.9,6001,5.7263625,14.15,永山
,2,5617,5.6458525,15.355,辻
,3,2309,5.4728755,17.948,辻
,4,617,3.6160575,0.458,服部
,5,494,3.8580375,0.422,服部
,6,581,2.50682,62.416,梶原
,7,133,1.41225,78.827,梶原
,8,78,1.2887175,80.68,工藤
,9,72,1.2879925,80.69,工藤
,10,60,1.14344,82.85,佐々木
,11,65,1.23124,81.154,佐々木
http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/kat...
11/10 (金) 創造工房３回目 [#pc409efa]
http://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2023/satou/b.png
10/27（金） 創造工房実習２回目 [#r022fb54]
コマンド [#nbf6e469]
ls ：今いる場所
cd ：ファイルを開く
pwd ：今いる場所
gedit (ファイル名) ：テキストファイルを開く
cp (ファイル名) ：コピー
vi (ファイル名) ：テキスト上で表示
Esc : q テキストを閉じる
（w 保存 q 出る）
cat ：確認
rm (ファイル名) ：削除
cd .. ：一つ前に戻る
cd /(住所) ：住所にいく
10/20（金）創造工房１回目 [#ae52abcf]
あああああ
表サンプル [#ebafbcdf]
,メッシュの長さ,要素数,変位[mm],相対誤差(salome−手計算/手...
,0.7,,,,安藤
,0.8,,,,安藤
,0.9,,,,兼田
,1.1,,,,兼田
,1.2,,,.,柴田
,1.3,,,,柴田
,1.4,,,,佐藤
,1.5,,,,佐藤
,1.6,,,,皆川
,1.7,,,,皆川
,1.8,,,,永山
,1.9,,,,永山
,2,,,,辻
,3,,,,辻
,4,,,,服部
,5,,,,服部
,6,,,,梶原
,7,,,,梶原
,8,,,.,工藤
,9,,,,工藤
,10,,,,佐々木
,11,,,,佐々木
・[[Ubuntuについて:https://techmania.jp/blog/linux0002/]]
・[[CPUについて:https://www.sejuku.net/blog/58189]]
環境構築
ITにおける「環境」とは、導入されるシステムやソフトウェア...
環境構築とは、作業に適した環境を整えること
実行環境と開発環境がある
実行環境
実行環境とは、プログラムやソフトウェアが稼働するために必...
プログラムやソフトウェアを動かすためには、条件を整える必...
回線や機材といったハードウェアや、そのプログラミムが動作...
「実行環境構築」とは、あるプログラムやソフトウェアを動か...
開発環境
システムを開発するために必要な環境のことを指す。また、イ...
必要なソフトウェアがあればインストールするなど、開発に必...
「開発環境」で開発されたシステムは「テスト環境」にて正し...
ローカル環境
個人のコンピュータ内に構築された環境のこと
仮想マシンとは、ローカル環境の中に、ある特定の環境を模し...
個人のコンピュータの中に、擬似サーバーを用意するというイ...
UNIXコマンド
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotou/linux/vine.html#u...
-python用語 [#lf72b460]
vs codeの開き方：ターミナルでcodeと入力
pythonの開き方：ターミナルでpython(バージョン)と入力
pythonの閉じ方：ctrl + D
anacondaのライブラリなどを開く方法：cd anaconda3 → python
※「,」は表中に入れてしまうと、列が増えてしまうため「，（...
,用語,意味,使い方例（入力）,出力結果
,len,長さを測る,len('python'),6
,str,引数を文字列に変換する,'python'+ str(version),'pytho...
,print,データの内容を表示する,print('python'， 3.6),pytho...
,print,sepをつけた場合,print('python'，sep='---',python---3
,range,範囲、並び,number_list10 = range(10) -> number_lis...
,address,変数に名前をつける(文字列データ）,address = 'Tok...
,split,分ける,address.split('，'),['Tokyo'，'Japan']
,split,例,address.aplit('o'),['T'、'ky'、'Japan'、]
,upper,文字を大文字に変換する文字列のメソッド,address.upp...
,index,引数で指定した文字が最初に出てくるのが何文字目か,a...
,import,インポートする,import datetime,
リスト(list)
空っぽのリストを作る ｰ> new_list = []
,list,組み込み関数,list(range(1、11)「一から始まって１１...
,list_A,リストを作る,list_int = [0、1、2、3] -> print(lis...
,list_A[x] = [1],xを１に変える,list_int[0] = 1,特になし
,list_A.append(1),一番うしろに１という要素を追加,list_int...
,list_A.insert(x、y),xの要素の前にｙを追加,list_int.inser...
,list_A.pop(x),ｘ番目の要素を戻すと同時に削除,list_int.po...
,list_A.remove('X'),指定の要素をそのまま削除,list_mix.rem...
,list_A + list_mix,リストの連結,list_int + list_mix,
,list_A.extend(list_B),リストの拡張,list_int.extend(list_...
リスト並べ替え「list_A.メソッド」
,メソッド,意味,備考
,sort,小さい順 昇順,文字はアルファベット順、大文字ｰ>小文...
,reverse,データの順番を逆さまにする,
タプル(要素の追加や削除ができないリスト）
,tuple_test = (1、2、3、'100yen')
セット（単純なデータの集まり リストやタプルのように順番...
特徴は同じものを２つ入れられない
,test_set = set(),setを作成
,test_set.add(1),要素を追加
,test_set.remove(3),要素を削除
辞書型
,変数 = {key:value},意味
,country_code = {1:'America'、39:'Italia、86:'China'},組...
,country_code[81] = 'Japan',８１とJapanという組み合わせを...
datetime型 [#wb96f17d]
,データ型,説明
,date,ある１日の（年月日）を表現する
,time,ある時刻（時分秒）を表現する
,datetime,ある日のある時刻（年月日時分秒）を表現する
,timedelta,２つの時点の差を表現する
,tzinfo,世界中の時間を扱うためのどこのタイムゾーンである...
-機械学習 [#i09bff68]
-mnist [#c99be656]
・[[mnistデータファイルについて:https://qiita.com/ttabata...
・[[mnistデータの詳細について:https://atmarkit.itmedia.co...
mnistとは人が手で書いた０から９までの数字を大量に集めた...
学習者はこれらのデータを教師データとして取り込みモデルを...
・データとラベルの違い
データ→手書きで書かれた数字を画像にした画像データ
ラベル→その画像に書かれた数字を表すものをラベルという
load_mnist関数「（訓練画像,訓練ラベル),(テスト画像,テスト...
・重みとバイアスを訓練データに適応するように調整すること...
・[[ミニバッチ学習について:https://fastlabel.ai/blog/mini...
ミニバッチ学習を実施する上で重要となるのが、バッチサイズ
バッチサイズは、データをグループに分けた際の数がどれくら...
基本的にバッチサイズは小さいサイズから始めるのが効果的で...
バッチサイズが小さい場合はノイズの影響を受けやすくなるた...
小さいバッチサイズで学習率を大きく設定することでノイズの...
・[[opencv:https://www.klv.co.jp/corner/python-opencv-wha...
pip install opencv-python
-GPU [#u33690f9]
・[[ディープラーニングで必要なスペック:https://qiita.com/...
-手書き文字を変換 [#a5107024]
cv2とは画像を扱うためのpythonライブラリ内に存在するモジ...
kerasはニューラルネットワークのライブラリ「読みやすく簡...
STEP(機械学習)
-[[CNN:https://aismiley.co.jp/ai_news/cnn/]]（畳み込みニ...
-ResNet
-Inception
-DenseNet
-EfficientNet
-Vision Transformer
-YOLO
-U-Net
など
-機械学習の基礎を固める
--教師あり学習の概念
--分類問題の理解
--モデル評価指標
--ディープラーニング技術
---ニューラルネットワークの基本構造
---畳み込みネットワーク（CNN）の仕組み
---データ拡張方法
STEP（判別データ）
-耐候性鋼材のデータセットを準備する
多様な状態の耐候性鋼材の画像を大量に収集
→実際に撮る以外の方法はあるのか、過去に撮った画像や既...
--さびの状態を分類ごとに分ける
評点ごとにわける（先生の意見を元に）
-データの処理
--画像サイズの統一
pythonのPILやOpenCVなどのライブラリを使用して画...
全ての画像を同じサイズにリサイズ→→→アスペクト比...
--色調補正
RBGの調整
サビの色や質感をより効果的に捉えられる色空間を...
--ノイズ除去
--データの拡張
十分なデータ数がない場合、データを回転させたり...
-データの分析
データの割合は以下の割合となるようにしたい
,データ,割合
,トレーニングセット,60〜70％
,検証セット,15〜20％
,テストセット,15〜20％
-画像の前処理が必要な理由
異なる条件で撮影された画像を標準化
モデルの学習と推論時の入力を統一
参考情報 [#d409f6cf]
-画像処理を用いた耐候性鋼材の腐食状況の定量化に関する検討
ニューラルネットワークによる外観評価の定量化
さびの外観評点は、さび粒子の大きさ、量、ばらつき、さび粒...
セロテープ試験とニューラルネットワークを併用すれば、比較...
-畳み込みニューラルネットワークを用いた腐食環境が異なる鋼...
得られた画像を試験たいの腐食による質量増加量と紐づける
現状では橋梁毎に経時的な腐食画像を取得し、CNN分類機を作成...
鋼材腐食部の画像処理に基づく劣化度判定の現状
-畳み込みニューラルネットワークを用いた耐候性鋼材腐食部劣...
鋼材の画像に基づく劣化損傷度の正確な診断を目指す場合、鋼...
*環境整備 [#ua3a65e4]
**実行環境 [#ibbd91b1]
gpu GeForce RTX 4060
Python 3.11.9
tensorflow 2.17.0
**anaconda [#k822d007]
***インストール [#i70c8093]
[[参考サイト:https://qiita.com/lighlighlighlighlight/item...
-[[anacondaのサイト:https://www.anaconda.com/download#dow...
-インストール後にcondaコマンドを認識させるために以下のコ...
$ export PATH=/kouzou/anaconda3/bin:$PATH
-その後condaコマンドを実行→うまく行かない場合はターミナル...
***コマンド [#h7f747e9]
-conda create-n [仮想環境名] python=[pythonバージョン名]
-[[参考サイト:https://qiita.com/flcn-x/items/2a1c4095d7fe...
**vscode [#s3d1f548]
***インストール [#j582fa78]
[[参考サイト:https://qiita.com/yoshiyasu1111/items/e21a77...
-私は３番でインストールした
-最後にcodeで開けるか確認
***日本語にする [#sb3987c5]
[[参考サイト:https://www.javadrive.jp/vscode/install/inde...
-viewからコマンドパレットを選択→検索欄でdisplayと検索→con...
-インストールしたら再起動する
**tensorflow [#o9cbbf79]
-最新のpythonのバージョンに対応していない場合があることが...
***tensorflowとは [#pa7c28da]
googleが開発した、機械学習のソフトウェアライブラリ
ライブラリとはプログラムを組む際によく利用するコードなど...
tensorflowの１番の特徴は、ニューラルネットワークの構築、...
ニューラルネットワークとは、私達人間の脳内にある神経細胞...
このニューラルネットワークを使用することで、機会が人間と...
***tensorflowの特徴 [#r9d71a42]
-データの読み込み、前処理、計算、状態、出力といった処理に...
-データフローグラフを構築して処理することを想定して作られ...
***インストール [#f7006a92]
[[参考サイト:https://and-engineer.com/articles/Y52w-BIAAC...
pip install --upgrade pip
pip install tensorflow
install後の確認は以下のコマンドを実行
imoprt tensorflow as tf
print(tf.__version__)
**TensorRT [#b3c90649]
tensorRTがやっていることは推論エンジンの生成と推論実行
***インストール [#m2419af2]
[[参考サイト:https://akiya-research-institute.github.io/M...
[[参考サイト2:https://qiita.com/gengen16k/items/88cf3c18a...
[[参考サイト:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?...
**python ライブラリ [#h409d2d8]
***opencv [#eb0119f4]
-インストール ([[参考サイト:https://trends.codecamp.jp/bl...
pip install opencv-python
*tips [#o7ce3ecf]
**image magic [#kaa75a92]
**[[ファイル解凍コマンド:https://qiita.com/supersaiakujin...
unzip ~~~.zip
**pythonバージョン確認 [#c12db521]
python -V or python --version or python3 --version
[[パーミッションを変更する:https://qiita.com/shisama/item...
-rw-rw-r
**wikiに画像が貼れないとき [#p7e9b8c9]
-[[パーミッションを変更する:https://qiita.com/shisama/ite...
ls -l
で画像を確認
-rw-rw-r
変なスペースが入っていないか→入っている場合 '.png 'とな...
gFTPのパーミッションを変更する
サーバーにアクセスして直接変更する
**テキストエディタ [#hf09054d]
-ターミナルから
gedit
-で日本語入力できるようになる
**gimp [#qdda9d9e]
***imagemagic [#b0cb2293]
**モデル [#m2a6098b]
***[[grad-camについて:https://zenn.dev/iq108uni/articles/...
-CNNベースの画像認識モデルに対してある入力とその予測に対...
-ある入力画像に対して画像のどの部分が予測に最も影響を与え...
*latex [#b37b562d]
**画像を横並びにする [#c8e6d8ae]
\begin{figure}[H]
\begin{center}
\begin{minipage}[h]{3.4cm}
\begin{center}
\includegraphics[width=10mm]{zu1.png} %png画像も読み...
\caption{画像例1}
\label{rei1}
\end{center}
\end{minipage}
\begin{minipage}[h]{3.4cm}
\begin{center}
\includegraphics[width=10mm]{zu1.png} %png画像も読み...
\caption{画像例1}
\label{rei1}
\end{center}
\end{minipage}
\end{center}
\end{figure}
**表を横並びにする [#z149533b]
\begin{table}[htbp]
\begin{minipage}[c]{0.5\hsize}
\centering
\begin{tabular}{cc}
hoge & fuga \\
gee & boo \\
foo & bar \\ \hline
\end{tabular}
\caption{hoge}
\label{tb:table1}
\end{minipage}
\begin{minipage}[c]{0.5\hsize}
\centering
\begin{tabular}{cc}
sin & cos \\ \hline\hline
love & hate \\
holy & meteo \\ \hline
\end{tabular}
\caption{fuga}
\label{tb:table2}
\end{minipage}
\end{table}
\begin{figure} [H]
\begin{center}
\begin{minipage}[h]{3.4cm}
\begin{center}
\includegraphics[width=30mm]{kakutyoumae.png} %png...
\caption{データの分布}
\label{bunpu}
\end{center}
\end{minipage}
\begin{minipage}[h]{3.4cm}
\begin{center}
\includegraphics[width=30mm]{label_distribution_pro2...
\caption{データ拡張後}
\label{kakutyou}
\end{center}
\end{minipage}
\end{center}
\end{figure}
*RGB [#of1ec293]
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/102...
https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/~gotouhan/j2024/sato/102...
*色補正について [#z584bfbc]
-[[色見本を用いた画像の色調補正技術:https://aicam.jp/tech...
*色補正手順 [#m29c6bc6]
-jpg_to_ppm.pyを使って画像をppm画像に
-RGB_yomitori.pyを使ってもとのRGB値を読み取る（読み取る画...
-kairyou_henkan.pyを使って新しいhenkanmを作成（結果のhenk...
-ppmhosei.pyを使って補正後の画像を作成（補正後の写真の名...
-henkanmを変える、読み取る画像を設定する、出力するファイ...
*画像の抜き出し [#ufc23ad9]
gimp
切り取りのアイコン → 縦横比固定 １：１
*[[unixコマンド:https://www.str.ce.akita-u.ac.jp/cgi-bin/...
**特定の名前を持ったファイルを移動させる [#u1f309da]
find . -type f -name "特定の名前*" -exec mv {} ../motoga...
**aの中身のファイルをbの中にファイルとしてコピーする [#r4...
rsync -auv ./a/* ./b/
**画像サイズ変換 [#rf125555]
convert -geometry "50%" 元のファイル名 変えたいファイル名
convert 元のファイル名 -resize 800x600 変えたいファイル名
-ppmからpngに変換できる
**gnuplot [#v9be3097]
-viの中身
x yの順番
-保存方法
set term png
set output 'ファイル名.png'
plot "保存したい元ファイル"
*pukiwiki [#u40a06a3]
-[[コマンド:https://phys.sci.hokudai.ac.jp/~sekika/wiki/?...
-[[k:https://www.notion.so/kyoyuu-150ef75c06248012b481cbc...
-[[s:https://www.notion.so/CNN-150e5583acf780da8ed4d122c0...
ページ名:
![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
