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썸네일 이미지를 통해 timing/weather 이미지 분류 실험 결과

2023.02.09 19:56 1,332 조회

낮/밤 구분은 이미지로도 쉽게 분류할 수 있을 것 같아 썸네일 이미지를 뽑아서 이미지 분류를 해봤습니다. Validation set에서 0.9 이상의 f1 score가 나왔습니다. 낮으로 잘못 분류된 데이터를 확인해보니, 주변 차 라이트는 켜져있어 밤이 맞는 것 같지만 제가 보기에는 낮과 같이 밝아보이는 영상들이 있었습니다. 블랙박스의 성능 또는 차의 라이트 때문에 밝게 나온 것일 수 있다고 생각합니다.

Weather에 대해서도 이미지 분류를 한 번 해봤습니다. Label 상으로 Normal인데 Snowy 또는 Rainy로 오분류한 것이 있어 확인해보니, 눈이 내리고 있지 않지만 주변에 눈이 쌓여있거나 비가 내리지 않지만 도로가 젖어있는 데이터가 있었습니다. 이를 통해 처음에는 눈이 오고 있거나 비가 내릴 때만 Snowy/Rainy로 분류하는 것이라고 생각했지만, 실제 label이 Snowy/Rainy인 데이터도 확인해 보니 눈이 오지 않더라도 눈이 쌓여있는 경우, 비가 오지 않지만 도로가 젖어있는 경우를 Snowy/Rainy로 labeling되어 있는 것을 확인했습니다. 아무래도 weather 쪽에서는 잘못 labeling된 데이터가 있는 것으로 판단됩니다.

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EISLab_이희원
2023.02.09 21:06

아마도 weather에 대해서 이미지 분류를 할 때 이미지의 크기를 키워야 할 것 같네요.
resize를 하면서 feature이 소실된 것이 아닐까 예상해봅니다.

이세의인공지능
2023.02.09 21:29

저도 weather에 대한 고민을 하고 있네요 ㅋㅋ resize는 1080*720 이미지 안에서 하면 되지 않을까 생각하고는 있습니다.
토크에서 계속 좋은 의견 나누는게 너무 좋네요

채찍피티
2023.02.10 21:33

충돌 여부도 애매한 데이터가 있네요.
2074, 2360 비디오 보시면 충돌 직전인데 사고가 난 것으로 labeling이 되어있습니다.