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• # of Class
- 6(AWM, Kar98, M24, MK14, Mini, SKS)
• # of Amount
- 2909
• Train : Test : Validation
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• Data Format
- 16bits PCM, Mono, Wav, Each 1.5s
#2 Data Set - PUGB SR GunSound
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#3 Data Analysis - Spectrogram
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• 거리가 멀어짐에 따라 총소리의 고주파 성분이 날아가는 감쇠가 존재
• 하지만 저주파 성분은 거리가 멀어져도 성분의 감쇠가 적음
#3 Data Analysis - Spectrogram
AWM - 50M AWM - 200M
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#4 Preprocessing
• 15000Hz 이상의 주파수가 총기소리를 분류하는데 많은 영향을 끼치지 않을 것이라고
판단
• 네트워크의 연산량을 줄이기 위해 15000Hz 이상의 주파수 대역을 데이터에서 제거
Less
Informative Area
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#4 Preprocessing
AWM - 50M AWM - 200M
• 15000Hz 이상의 주파수 대역을 제거한 스펙트로그램
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#5 CNN Network - 1
• NN 3 Layer
Input : Spectrogram Image, Min-max Normalization
Activation Function : Relu
Optimizer : Adam
Learning Rate = 0.001
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#5 CNN Network - 1
• Train & Error
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#5 CNN Network - 1
• Train Loss & Accracy
Kaggle Korea
#5 CNN Network - 1
• 학습이 잘 되지 않는다.
• 그런데 나름대로 볼트 액션(SR)과 지정 사수 소총(DMR)로 분류는 했다.
DMR
SR
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#5 CNN Network - 2
• Conv - Pooling - NN 3 Layer
Input : Spectrogram Image, Min-max Normalization
Activation Function : Relu
Optimizer : Adam
Learning Rate = 0.001
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#5 CNN Network - 2
• Train Loss & Accracy
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#5 CNN Network - 2
• 일부분의 총기가 분류되기 시작함.
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SR
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#5 CNN Network - 3
• Conv - Conv - Conv - Pooling - NN 3 Layer
Input : Spectrogram Image, Min-max Normalization
Activation Function : Relu
Optimizer : Adam
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• 대부분의 총기가 분류됨
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