顔向き検知

　魚の向きを推定するためのプログラムを作る前に、datasetも豊富な顔で、顔向きを推定するプログラムを作りました。datasetは"BiwiKinectHeadPoseDatabase"を使いました。

　ネットワーク構造は、入力層⇒conv1⇒pooling1⇒正規化層1⇒conv2⇒pooling2⇒正規化層2⇒conv3⇒pooling3⇒正規化層3⇒conv4⇒pooling4⇒正規化層4⇒fc1⇒fc2⇒fc3⇒出力層です。活性化関数は最後のfc3以外reluを用いています。fc1とfc2ではdopoutを50%としています。

　簡易結果は下記の通りです。

正解値（pitch yaw roll)　-7.578725 3.379035 -2.408475

推定値　 -6.55027723 2.88495684 -1.88205528

　　　　　　　　　　　　　　正解値　-18.744198 32.593552 0.199069

　　　　　　　　　　　　　　 推定値 -18.983348 31.514802 -1.465301

　　　　　　　　　　　　　　正解値　-26.730764 -19.268169 2.085157

　　　　　　　　　　　　　　 推定値　-22.015968 -21.953107 5.144399

　学習曲線は下図の通りです。

とりあえず上手くいったので、次は魚の向きを推定したいところだが、ラベル付けどうしよう。