一、基本情况
- 队名：震震带着六菜鸟
- 组长博客：https://www.cnblogs.com/Klein-Wang/p/15553196.html
- 小组人数：7人
二、冲刺概况汇报
王业震
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过去两天完成了哪些任务：
- 成功实现了Insightface人脸识别算法与MTCNN人脸检测算法
- 由于过去两天未涉及Github代码的签入，故没有commit记录
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接下来的计划：
使用Insightface算法对实际场景进行测试； -
还剩哪些任务：
将人脸识别、物体检测、多目标跟踪、动作检测等技术进行整合； -
燃尽图：
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遇到了哪些困难：
- 由于数据集的丰富度还需提高，在进行人脸识别时的准确率仍有待提高与完善；
- 在遇到光线不足等情况时，算法的表现仍有待加强。
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有哪些收获或疑问：
成功实现了Insightface人脸识别算法； -
PSP&学习进度条：
PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） Planning 计划 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 5 5 Development 开发 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 30 30 · Design Spec · 生成设计文档 0 0 · Design Review · 设计复审 0 0 · Coding Standard · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 0 0 · Design · 具体设计 30 35 · Coding · 具体编码 0 0 · Code Review · 代码复审 0 0 · Test · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 0 0 Reporting 报告 · Test Repor · 测试报告 0 0 · Size Measurement · 计算工作量 0 0 · Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 15 15 · 合计 80 85
第N天 新增代码（行） 累计代码（行） 学习耗时(小时) 累计学习耗时（小时） 重要成长 1 0 0 2 2 推进了数据集的拍摄，学习了数据集的标注 2 0 0 2 4 完成了数据集的标注与数据集的拍摄 3 0 0 1 5 完成Insightface人脸算法及MTCNN人脸检测算法的本地环境配置 4 0 0 1 6 完成CUDA的安装、MXNET的安装与配置 5 0 0 1 7 构建了FZU人脸数据集，对算法模型进行了训练 6 1000 1000 2 9 对算法模型进行了训练 7 0 1000 0.5 9.5 对Insightface人脸识别算法进行了实现 8 0 1000 0.5 10 对Insightface人脸识别算法进行了实现
郑浩彬
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过去两天完成了哪些任务
- 对YoloV5进行数据集训练
- 展示GitHub当日代码/文档签入记录
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接下来的计划
再次训练数据集(之前还未训练完全，一次训练耗时较久) -
还剩下哪些任务
训练数据集，提高各种场景下的mAP，后期可考虑拍摄更多种类的垃圾桶，增强算法适应性。 -
燃尽图
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遇到了哪些困难
- 单次训练一个epoch的时间较久，用来训练的机器的GPU不够猛
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有哪些收获和疑问
- 收获：真正尝试配置算法的参数，了解了一些算法中涉及到的指标，如P、R、mAP@0.5
- 疑问：暂时没什么疑惑。
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PSP & 学习进度条（学习进度条每轮追加）
PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） Planning 计划 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 5 5 Development 开发 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 60 60 · Design Spec · 生成设计文档 10 10 · Design Review · 设计复审 15 15 · Coding Standard · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 5 5 · Design · 具体设计 30 20 · Coding · 具体编码 0 0 · Code Review · 代码复审 0 0 · Test · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 0 0 Reporting 报告 · Test Repor · 测试报告 0 0 · Size Measurement · 计算工作量 0 0 · Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 15 15 · 合计 135 125
第N天 新增代码（行） 累计代码（行） 学习耗时(小时) 累计学习耗时（小时） 重要成长 1 0 0 2 2 进行算法所需数据集的拍摄，学习了数据集的标注 2 0 0 3 5 完成所分配的数据集的标注 3 0 0 5 10 懂得CUDA、CUDNN之间的关系 4 0 0 3 13 让YoloV5算法勉强可以跑起来 5 0 0 5 18 学习使用YoloV5进行个性化训练 6 0 0 5 23 进一步学习使用YoloV5进行个性化训练 7 0 0 1 24 训练数据集 8 0 0 0 24 训练数据集
张静
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过去两天完成了哪些任务
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文字描述
1.对openpose.cpp文件进行解读
2.拍摄福大生活区垃圾桶数据集，并进行数据集标注。
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展示GitHub当日代码/文档签入记录
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接下来的计划
利用openpose.cpp文件对关键点输出
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还剩下哪些任务
1.利用python API对关键点进行输出
3.对扔垃圾的人进行人体关键点输出并且制定扔垃圾合理性规则
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燃尽图
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遇到了哪些困难
1.三个变量camera，video，image_dir分别表示使用摄像头输入，输入文件夹中的视频以及输入文件夹中的图片。其中视频和图片不能同时不为空！
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有哪些收获和疑问
openpose的很多功能都通过flags.hpp文件控制，主要包括，面部识别，手部识别，多人、单人识别，输出图像的保存
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PSP & 学习进度条（学习进度条每轮追加）
PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） Planning 计划 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 10 5 Development 开发 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 100 80 · Design Spec · 生成设计文档 20 10 · Design Review · 设计复审 15 15 · Coding Standard · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 5 5 · Design · 具体设计 30 20 · Coding · 具体编码 60 100 · Code Review · 代码复审 10 20 · Test · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 30 20 Reporting 报告 10 20 · Test Repor · 测试报告 0 0 · Size Measurement · 计算工作量 0 0 · Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 15 15 · 合计 275 280
第N天 新增代码（行） 累计代码（行） 学习耗时(小时) 累计学习耗时（小时） 重要成长 1 0 0 2 2 对Openpose项目进行学习 2 0 0 2 4 完成了数据集的标注与数据集的拍摄 3 72 72 4 8 对OpenPose进行环境搭建 4 0 72 2 10 进行demo测试 5 0 72 3 13 学习json文件 6 0 72 5 18 对关键点进行输出 7 160 232 7 25 解读openpose.cpp文件 8 0 232 5 30 利用openpose.cpp进行关键点输出
施可婳
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过去两天完成了哪些任务：
进行了部分页面的原型设计；看了优秀原型设计作品；学习了Vue框架（因过去两天未涉及代码编写，故未涉及github当日代码/文档签入）；
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接下来的计划：
学习前端相关知识、继续设计原型；
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还剩哪些任务：
剩下页面的原型设计；继续学习相关知识；
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燃尽图：
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遇到了哪些困难：
时间不够，要学的东西还有很多；
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有哪些收获或疑问：
学习了Vue框架，对前端有了进一步的学习、了解；看了很多优秀原型设计作品，提高了审美能力；
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PSP&学习进度条：
PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） Planning 计划 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 5 6 Development 开发 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 180 200 · Design Spec · 生成设计文档 0 0 · Design Review · 设计复审 0 0 · Coding Standard · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 0 0 · Design · 具体设计 90 100 · Coding · 具体编码 0 0 · Code Review · 代码复审 0 0 · Test · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 0 0 Reporting 报告 · Test Repor · 测试报告 0 0 · Size Measurement · 计算工作量 0 0 · Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 20 15 · 合计 295 321
第N天 新增代码（行） 累计代码（行） 学习耗时(小时) 累计学习耗时（小时） 重要成长 1 0 0 2 2 学习了原型设计的技巧 2 0 0 3 5 进行了登陆页面的原型设计 3 0 0 3 8 进行了AE软件的学习 4 0 0 1 9 了解了原型设计规范 5 0 0 3 12 进行了部分页面的原型设计；美化了部分已设计页面 6 0 0 3 15 进一步学习了AE软件的用法、技巧；学习了前端知识 7 0 0 2 17 进行了部分页面的原型设计；看了优秀原型设计作品； 8 0 0 3 20 学习Vue框架
黄志翔
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过去两天完成了哪些任务
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文字描述
- 进行Log模块的搭建
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展示GitHub当日代码/文档签入记录
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接下来的计划
陆续进行剩余模块的搭建
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还剩下哪些任务
- 各数据库模块的搭建
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燃尽图
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遇到了哪些困难
1.构建数据库的时候需要考虑数据库如何搭建比较好
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有哪些收获和疑问
也算是巩固了数据库的理论知识, 尽力搭建一个合理的数据库架构.
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PSP & 学习进度条（学习进度条每轮追加）
PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） Planning 计划 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 5 5 Development 开发 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 60 100 · Design Spec · 生成设计文档 20 10 · Design Review · 设计复审 15 15 · Coding Standard · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 5 5 · Design · 具体设计 20 20 · Coding · 具体编码 30 20 · Code Review · 代码复审 10 20 · Test · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 30 20 Reporting 报告 30 20 · Test Repor · 测试报告 0 0 · Size Measurement · 计算工作量 0 0 · Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 15 15 · 合计 210 220
第N天 新增代码（行） 累计代码（行） 学习耗时(小时) 累计学习耗时（小时） 重要成长 1 0 0 2 2 对Spring项目进行学习 2 0 0 2 4 查看spring的demo 3 0 0 3 7 spring initializr 使用 4 0 0 1 8 了解spring生态 5 100+ 100+ 5 13 着手开始用户模块搭建 6 100+ 200+ 4 17 完善用户模块搭建 7 100+ 300+ 0 17 进行日志模块的搭建 8 100+ 100+ 0 17 完善日志模块的搭建
毛长江
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过去两天完成了哪些任务
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文字描述
1.完成算法demo版本，生成跟踪效果视频。
2.研究相关追踪函数及对应算法。
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展示GitHub当日代码/文档签入记录
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接下来的计划
1.学习核心函数的原理，加深算法理解；
2.学习json文件的使用，格式化标注框并导出；
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还剩下哪些任务
1.选择合适场景，继续拍摄垃圾点的照片视频，丰富数据集。
2.优化算法功能，测试兼容性，对所拍摄的垃圾点附近人群进行跟踪。
3.格式化数据信息并输出。
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燃尽图
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遇到了哪些困难
1.对deepsort所采用的匈牙利算法仍不够清晰理解。
2.追踪时可能出现误判情况，准确度仍有改善空间。
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有哪些收获和疑问
理解了部分追踪函数的原理，且对标注传参方式更为熟练，实现通过修改参数改善追踪效果。
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PSP & 学习进度条（学习进度条每轮追加）
PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） Planning 计划 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 5 5 Development 开发 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 200 180 · Design Spec · 生成设计文档 20 10 · Design Review · 设计复审 10 10 · Coding Standard · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 5 5 · Design · 具体设计 30 15 · Coding · 具体编码 30 30 · Code Review · 代码复审 10 5 · Test · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 45 60 Reporting 报告 15 25 · Test Repor · 测试报告 10 10 · Size Measurement · 计算工作量 5 5 · Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 10 10 · 合计 390 365
第N天 新增代码（行） 累计代码（行） 学习耗时(小时) 累计学习耗时（小时） 重要成长 1 0 0 14 14 学习yolov5+deepsort算法 2 0 0 2 16 完成了数据集的标注与数据集的拍摄 3 20 20 3 19 完成数据集重新标注，配置算法相关环境 4 50 70 3 22 继续配置算法环境，解决遇到的一些兼容性问题 5 0 70 2 24 完成Yolov5_DeepSort算法环境配置 6 50 120 4 28 改善主运行程序，运行demo版本 7 0 120 3 31 完成Yolov5_DeepSort算法demo版本 8 80 200 4 35 研究算法及相关追踪函数
陈志良
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过去俩天完成了哪些任务
- 深入学习pyqt，优化界面部分内容。
- GitHub上传记录：
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接下来的计划
优化界面，美化界面。 -
还剩哪些任务：
登录界面的设计、与后端交接。 -
燃尽图：
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遇到了哪些困难：
在学习和实践过程中，有太多自己不知道的东西，界面标题栏如何增加功能键、界面切换等尚未解决。
没有找到我想要的学习资料。 -
有哪些收获或疑问：
学会了控件插入图片，美化界面。
对于标题栏的功能增加还是没有解决，网络上找不到该问题解决办法。（可能是我学的不够深） -
PSP&学习进度条：
PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时（分钟） 实际耗时（分钟） Planning 计划 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 5 2 Development 开发 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 200 400 · Design Spec · 生成设计文档 0 0 · Design Review · 设计复审 0 0 · Coding Standard · 代码规范 (为目前的开发制定合适的规范) 0 0 · Design · 具体设计 0 0 · Coding · 具体编码 80 100 · Code Review · 代码复审 0 0 · Test · 测试（自我测试，修改代码，提交修改） 0 0 Reporting 报告 · Test Repor · 测试报告 0 0 · Size Measurement · 计算工作量 10 20 · Postmortem & Process Improvement Plan · 事后总结, 并提出过程改进计划 20 25 · 合计 315 567
第N天 新增代码（行） 累计代码（行） 学习耗时(小时) 累计学习耗时（小时） 重要成长 1 0 0 1 2 初步学习了HTML与Js俩种语言 2 0 0 3 4 初步了解了前端框架结构 3 0 0 1 5 通过实例深入学习前端 4 0 0 3 8 了解前端的主要流程 5 0 0 5 13 学习pyqt5和qt设计师工具 6 317 317 6 19 初步得到界面大概框架 7 15 332 4 23 美化界面部分 8 34 366 6 29 插入图片
三、冲刺成果展示
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冲刺最新成果：Insightface人脸识别算法成果图：
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冲刺最新成果：YoloV5算法训练过程：
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站立会议合照：
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会议耗时记录：
第N次会议 耗时（分钟） 1 15 2 8 3 10 4 12