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Sub-center Arcface 를 이용한 weather labeling
Clean을 직접 데이터에서 뽑아 120개의 데이터를 가지고 학습하여 re-labeling을 하는 과정의 코드입니다.
Clean을 뽑은 기준은
1. 기존 crash data에서 label된 것 중 직관과 일치하는 데이터 70~80% 나머지는 애매하지만 용납 가능한 수준
2. 밤과 낮을 각각 클래스 별로 반반 정도로
3. non crash중 날씨가 명백하다고 생각되는 데이터 일부 추가 약 10%
으로 handpick 하였습니다.
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non-domimant한 클래스에서 발견되었다는 정보를 알 수 있는건가요?