8_Sensor Fusion (Sound+Vision)

개요

1. 현재 사용중인 올빅뎃 6월 라벨링 데이터의 5개 센서만 가지고 있다.

2. 20220826_000_40P0S0R0A0_0, 20220428_000_40P0S1R1AX_0, 20220826_001_40P0S0R0A0_0, 20221109_000_40P0S1R1A0_0, 20221109_001_40P0S1R1A0_0 (현재 시리얼 기준)

3. G00000008, G00000009, G00000011, G00000013, G00000014 (과거 gateway_id 기준)

4. 현재 모바휠 자체 데이터의 경우, 10개 이상 사이트에서 데이터 수집 중

결론

1. 올빅뎃 6월 데이터는 데이터 편향의 문제가 있다.

2. 지속적인 DailyDB 운용을 통해 데이터 다양성의 확보가 필요하다.

상현 주임님!

말씀해주신 데로 훈련 데이터가 본 적이 없는 사이트 (데이터바우처 6월에 포함되지 않은 나머지 5개 사이트) 에 대해서도 예측을 하라고 하면 성능이 당연히 낮을 것 같습니다.
현재 훈련 데이터셋과 검증 데이터셋은 mobileNet 모델을 검증하는데 적합한 쌍이 아닌 것 같습니다.

6월 데이터 내에서 서로 섞이지 않게 [훈련 / 검증] 데이터를 나누어 (5:5 든, 7:3 이든 좋습니다.) 모델의 성능을 시험해보면 좋겠습니다.
만약 DailyDB 로 모은 데이터 수량이 충분하다면 꼭 데이터바우처 6월 데이터일 필요도 없습니다.

DailyDB 를 통해 데이터를 모으고 있으니, 현 Task는 여기서 종료하도록 하겠습니다.

수고하셨습니다.