Зареждане...
Задача #26
Автор:Mihai Nan
Трудност
Твоят най-добър резултат
Н/Д
Даден ни е набор от данни, съдържащ последователности от човешки движения, всяка от които се състои от множество кадри (FrameNumber).
Всеки кадър включва 3D позициите на 25 телесни стави, представени чрез координатите:
J1X, J1Y, J1Z, ..., J25X, J25Y, J25Z.
Всеки кадър е свързан с идентификатор на последователност (IDSample) и два етикета:
Action — извършеното действиеCamera — камерата, която е записала последователносттаЗа по-добро разбиране на пространственото разпределение на 25-те стави:
За всеки уникален IDSample, определете колко кадъра са налични в тестовия набор от данни (test_data.csv).
Този анализ помага за разбиране на времево-пространственото разпределение на данните за всяко действие.
Използвайки тренировъчните данни, обучете класификационен модел, способен да разпознава действието, извършено в последователност от кадри.
Приложете модела към тестовите данни и за всеки уникален IDSample предскажете най-вероятното действие.
Производителността на модела ще бъде оценена чрез точност, дефинирана като:
За получаване на пълни точки постигнатата точност трябва да бъде най-малко 0.965.
Използвайки тренировъчните данни, обучете модел, способен да предскаже коя камера е записала дадена последователност от кадри.
Приложете модела към тестовия набор и посочете за всеки IDSample камерата, предсказана като най-вероятна.
Производителността на модела отново се оценява чрез точност, дефинирана като:
За получаване на пълни точки постигнатата точност трябва да бъде най-малко 0.8.
Крайният резултат трябва да бъде CSV файл с име output.csv, съдържащ точно 3 колони:
| subtaskID | datapointID | answer |
|---|---|---|
| 1 | IDSample от test_data.csv | съответният отговор за тази подзадача |