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Multi-Patching for effective & powerful time-series classification

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Muakjwa/Multi-Patching

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Multi-Patching

TEAM USINMKO

  • 유선우 (DGIST)
  • 이재현 (DGIST)
  • 김대원 (DGIST)
  • 최기원 (DGIST)

Preprocessing

>> python3 ./preprocess/Preprocess.py

참고 사항

ㄴ data
    ㄴ val_dataset
    ㄴ test_dataset
    ㄴ val_label.csv
    ㄴ user01-06
    ㄴ user07-10
    ㄴ user11-12
    ㄴ user21-25
    ㄴ user26-30
    ㄴ train_label.csv

How to Inference

stage 1

>> python3 ./model/stage1_test.py

새로운 dataset을 inference하기 위해서는 './data_npy/'의 val과 test 폴더에 .npy 파일이 저장되어 있어야 한다. 또한 새롭게 진행한 train model을 적용하려면 해당 모델 주소로 수정해야한다.

stage 2

>> python3 ./model/stage2_test.py

stage 1 test 주의 사항과 동일

How to Train

stage 1

>> python3 ./model/stage1_train.py

새로운 dataset을 학습하기 위해서는 코드 내의 'hr', 'pedo' 주소를 수정해야한다.

stage 2

>> python3 ./model/stage2_train.py

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Multi-Patching for effective & powerful time-series classification

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