学習が終わった 正解率60% val_lossがなぜか右肩上がり
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今週の進捗（藤崎）
時間軸でデータ畳み込んであるフレーム数に収めるようにします。
正解率100%の原因はおそらく既存のデータセットと自分で撮影したデータセットで骨格データの精度が違うことが原因です。非万引きデータもすべて自分で撮影した動画にするべきでしょうか？
今週の進捗（藤崎）
今週までの進捗（藤崎）
撮影をして骨格データ120個を作り、学習させた。
自分のPCとGPUサーバーで学習させるのとで学習曲線が違う。
今週の進捗（藤崎）
異文化適応セルフチェックやワクチン
今週の進捗（藤崎）
自作データセットを作成し、GPUサーバーで学習させた。
大ゼミ用スライド作り
餃子パーティー
来週は動画撮影メインで、追加でLSTMとmmaction2を試してみる。
今週の進捗（藤崎）
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今週の進捗（藤崎）
使おうとしたデータセットの容量が大きすぎてパソコンに入りきらない。
どうするか困っていたところ、Kinetics-skeleton (7.5GB)やNTU RGB+D(5.8GB)などを見つけた。また、訓練済みの骨格ベースの行動検出モデルを探していたところ、open-mmlab や ST-GCN を見つけた。
次週までにデータセットの問題を解決することを目標に...
今週の進捗（藤崎）
mediapipeで動画を読み込み、関節点の座標を入力用の変数に入れて、学習させることができた。
あとはデータが要るので、データセットを読み込めるようにすることと、模擬万引き撮影をする。
万引き撮影の注意点：カメラと対象との角度を決めておく。
損失の計算は足していっていいのか
今週の進捗（藤崎）
大ゼミ発表
66個(33個*2軸*1フレーム)のデータを入力とする学習モデルを作成した。中身は0~1, ラベルは0, 1の乱数にして、エポック数10、バッチ数100、学習率0.001で学習させたところ、大体50%になった