---
# System prepended metadata

title: Eksperymenty - model głęboki

---

# Eksperymenty - model głęboki

- 100x100 - najmniejszy wymiar klatki w zbiorze
- jeśli video zbyt krótkie (poniżej 36 ramek) padowane jest przy pomocy ostatniej ramki
- Normalizacja:
    ```python
    MEAN_IMAGE = [0.485, 0.456, 0.406]
    STD_IMAGE = [0.229, 0.224, 0.225]
    ```

1. Podzbiór klas (8 wybranych klas)

| Model  | Normalizacja | CenterCrop |
|--------|--------------|------------|
| 3D-CNN | NIE           | 100x100    |
| 3D-CNN | TAK          | 84x84      |


3. Pełny zbiór

| Model  | Normalizacja | CenterCrop | Optimizer | LR               | batch size |
|--------|--------------|------------|-----------|------------------|------------|
| 3D-CNN | TAK          | 84x84      | Adam      | 1e-3             | 10         |
| 3D-CNN | TAK          | 84x84      | Adam      | warmup (1e-6)    | 10         |
| 3D-CNN | TAK          | 84x84      | Adam      | multistep (1e-3) | 10         |
| 3D-CNN | TAK          | 84x84      | Adam      | multistep (1e-5) | 24         |
| 3D-CNN | TAK          | 84x84      | Adam      | multistep (1e-3) | 24         |
4. Plan (na pełnym zbiorze)
*!Po analizie błędów może ulec zmianie!*
 - [ ] warmup + btach_size=24
 - [x] multi_step=(1e-3) + btach_size=24
 - [ ] CenterCrop=100
 - [ ] mniejsza wersja sieci
 - [ ] najlepszy setup + sampler balansujący klasy
 - [ ] jeśli starczy czasu (ewentualnie do raportu):
     - [ ] padding przy pomocy powtarzania rekursywnego ramek, jak [w tej pracy](https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8803152)
     - [ ] data augmentation
     - [ ] greyscale ???
     - [ ] LSTM-CNN