DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
optuna를 이용한 하이퍼파라미터 튜닝
optuna로 optimizer별 learning rate 탐색했지만 데이터 규모와 fold별 편차로 안정적 최적값을 찾지 못함.
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
딥러닝 하이퍼파라미터 튜닝 실험안
bi-LSTM + Attention 구조를 사용하는 운전자 주의분산 감지 과제에 대해 성능 최적화와 과적합 방지를 목표로 한 하이퍼파라미터 튜닝 실험 설계
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
딥러닝에서 일반화 성능 검증
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
feature wise normalization와 주요 정규화 기법
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
MAR, EAR, gaze yaw, pitch feature 스케일링 적용 여부 결정
Bi-LSTM 시계열 모델에서 MAR/EAR 스케일링 적용 여부 조사
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
LSTM 실험 모델 정리 및 최종 구조 결정 위한 비교 실험 + 오류 분석
Stacked LSTM, Bi-LSTM (전층/첫층/마지막층), Attention 모델 등 다양한 구조를 비교하여, 성능과 해석 가능성의 균형을 갖춘 최종 모델을 선정
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
Stacked LSTM, Bi-LSTM 모델 실험
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
모델 실험을 위한 코드 템플릿 생성
다양한 모델 실험 케이스를 효율적으로 분업/관리할 수 있도록, 공통 구조의 .ipynb 코드 템플릿을 제작
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
오버피팅 방지를 위한 Regularization 기법 실험 계획
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
Bi-LSTM + Attention 모델로 변경 고민
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
yaw, pitch 결측 프레임 수 확인 및 선형보간 기준 정하기
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
yaw, pitch 재추출 후 EDA
L2CS-Net모델로 시선의 수평각도, 수직각도를 추출한 후 운전자의 문자 행동을 구분할만한지 EDA
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
Ahmednull/L2CS-Net 모델 오류
Ahmednull/L2CS-Net 모델 분석 및 오류 해결
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
모델 고민(YOLO + CNN + LSTM)
데이터를 AI HUB, YawDD 로 확정 후 YOLO + CNN + LSTM 모델 구조로 고민
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
운전자 주의 분산 데이터 탐색
운전자 이상 행동 분류 프로젝트를 기획하면서 사용할 데이터들 서치 및 정리
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
운전자 주의 분산 주제 논문 정리
운전자 이상 행동 분류 모델 설계를 하기 위해 읽었던 논문을 정리
-
• DL 프로젝트 - 운전자 이상 행동 분류 • sol-commits
운전자 주의 분산 분류 모델 레포 분석
운전자 이상 행동 분류 프로젝트를 기획하면서 참고하기 위해 찾아봤던 모델링 방식 정리
