- 기간: 2024.04 ~ 2024.06
- 주제: 라이프로그 데이터를 이용한 수면, 감정, 스트레스 인식 및 추론
김진재 | 마민정 | 조근희 | 최은지 |
Github | Github | Github | Github |
- Train: ETRI_Lifelog_Dataset_2020
- Validation / Test: [비공개 데이터셋]
실험 환경과 동일한 Dockerfile을 추가하였습니다.
Environment | |
---|---|
OS | ubuntu18.04 |
Python | 3.8.19 |
requirements는 다음과 같이 설치할 수 있습니다:
pip install -r src/mvts_transformer/failsafe_requirements.txt
pip install scikit_learn
전처리 실행 전 파일 구조는 다음과 같이 세팅해야 합니다.
tree -hl -L 4
[ 160] .
├── [1.3K] README.md
└── [ 31] data_raw
├── [9.5K] README_2020.txt
├── [5.6G] user01-06.7z
├── [5.9G] user07-10.7z
├── [3.5G] user11-12.7z
├── [5.1G] user21-25.7z
├── [5.1G] user26-30.7z
├── [1.1K] user_info_2020.csv
├── [ 73K] user_sleep_2020.csv
├── [ 89K] user_survey_2020.csv
└── [7.0G] 휴먼이해2024.zip
...
README_2020.txt
, user*.7z
, user_*_2020.csv
파일은 활용 데이터 중 Train을 통해,
휴먼이해2024.zip
파일은 Validation / Test를 통해 구할 수 있습니다.
모델은 다음 두 가지를 활용하여 예측하였습니다.
- mvts_transformer :
./src/mvts_transformer/mvts_transformer_final.ipynb
- Multi Output Classifier :
./src/multi_output_classifier.ipynb
위 두 ipynb
파일을 각각 실행한 이후, ./src/make_final.py
를 이용하여 두 실행 결과를 합하면 됩니다.