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Task #236

진행중

마일스톤 #139: [비전] 노면 상태 인식 AI (Toy-PJ)

MobileNet 성능 검증 (2차)

중은 정이(가) 일년 이상 전에 추가함. 일년 이상 전에 수정됨.

상태:
검토 대기
담당자:
시작일:
2024/05/27
완료기한:
2024/06/14 (약 17달 지연)
진척도:

20%


설명

목적

  • Task #142 통해서, 현재까지 사용한 훈련데이터와 검증데이터 셋은 서로 적합하지 않다는 점 확인.
  • 데이터바우처 6월 데이터 내부에서, 서로 섞이지 않게 훈련, 검증 데이터를 나누고 이를 학습 및 검증한 결과 필요

목표

  • MobileNet 을 데이터바우처 6월 데이터 내부에서 훈련/검증 데이터를 나누고 이를 학습한 결과 도출
    데이터바우처 6월 총 데이터에서 no-use를 제외한 후, 총 9개 조합에 대한 실험 검증
  1. 남은 데이터에서 Random sampling 하여 훈련:검증 조합을 실험
  • 훈련:검증 의 5가지 조합 = 5:5, 6:4, 7:3, 8:2, 9:1
  1. 남은 데이터에서 기간으로 분할해서 훈련:검증 조합을 실험
  • 조합 1
  • 훈련: 5가지 기기에 대한 2022년 11월-12월 데이터
  • 검증: 5가지 기기에 대한 2023년 1월-2월 데이터
  • 조합 2
  • 훈련: 5가지 기기에 대한 2022년 11월, 2023년 1월 데이터
  • 검증: 5가지 기기에 대한 2022년 12월, 2023년 2월 데이터
  1. 남은 데이터에서 기기로 분할해서 훈련:검증 조합을 실험
    ※ 기기 번호는 임의로 부여
  • 조합 1
  • 훈련: 5가지 기기 중 3개 기기에 대한 데이터 (1, 2, 3)
  • 검증: 나머지 2개 기기에 대한 데이터 (4, 5)
  • 조합 2
  • 훈련: 5가지 기기 중 3개 기기에 대한 데이터 (3, 4, 5)
  • 검증: 나머지 2개 기기에 대한 데이터 (1, 2)
  1. 실험 결과를 Notion 에 기록

투입 인력

  • 박상현

예상 수행 기간

  • 3주
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