Specifiche
Action Recognition in ambito sportivo
Task: individuare 10 tipologie di azioni di basket
Costruire un modello di classificazione
Dataset
Si utilizza lo stesso dataset dell’appello precedente (appello precedente) con lo stesso protocollo di valutazione e le baseline riportate di seguito.
Principali differenze rispetto all’appello precedente:
- nuovo test set
- nuovi valori baseline
- oltre al materiale già indicato, è necessario consegnare anche una presentazione da mostrare durante l’esame
Requisiti
- Definire e addestrare un modello di classificazione
- Descrivere in una presentazione le scelte progettuali e tutti i parametri utilizzati nella sperimentazione.
- Consegnare notebook (e/o file sorgente), PRESENTAZIONE e dump del modello
Protocollo di valutazione
Valutazione generale del progetto
Loading del modello e calcolo delle precisione media sul test set
Baseline-1 - 8 pt – Valore 0.65 Baseline-2 - 7 pt – Valore 0.70 Per accedere all’orale sono necessari almeno 8 pt. Assegnazione dei punteggi: Se il modello supera la Baseline-1: 8 pt Se il modello non supera la Baseline-2: (p – Baseline-1)/(Baseline-2 - Baseline-1) * 7 pt Se il modello supera la Baseline-2: 7 pt + bonus Bonus (p – Baseline-2)/(BESTMODEL - Baseline-2) * 5 pt
Nuovo TestSet
Per costruire il test set utilizzare le chiavi fornite nel file testset_keys_1lug2020.txt
MD5 (testset_keys_1lug2020.txt) = d66ed18631567fdf3069cbd7fc9e5de1
Appello
- Data Rilascio 01/07/2020
- Data Consegna 29/07/2020 ore 12.00
- Data Appello 31/07/2020
Per ulteriori info vedere https://github.com/gmanco/cv_notebooks/tree/master/project_2