【论文笔记】Efficient and Realtime Distracted Driver Detection With MobileVGG Network

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#深度学习 #神经网络

Towards Computationally Efficient and Realtime Distracted Driver Detection With MobileVGG Network

第一遍：读标题、摘要和图表

标题： 基于移动VGG网络的实时高效的司机分心驾驶检测

摘要： 本文提出了基于深层可分离卷积的移动VGG网络结构，用在两个数据集上效果都很好，而且大小只有2.2M。实现了实时高效。

图表：
图一：标准卷积和其等价深层可分离卷积，好像就是把一个大块按长度和按面积分成了一小块一小块
图二/表一：移动VGG网络结构
图三：数据集中司机行为的分类
图四：训练和测试的loss和accuracy
表二四：CONFUSION MATRIX OF PROPOSED MOBILEVGG ARCHITECTURE
ON AUC DATASET基于澳柯币数据的移动互联网架构的混淆？？？这个表没看懂
表三五：两个数据集上的accuracy
图五：标错的label及其正确label
表六七八：和其他的网络比较时间和accuracy

第二遍：读引言和结论部分，再浏览一遍图片，并快速浏览论文的其他部分。

讲讲他的危害多么严重，然后说明自己做的东西多么重要，介绍下其他人的研究，再说说他们哪里不足，准确率不够或者效率不够，然后提出自己的新的CNN模型，在效率提高的同时又保证准确率。

第三遍：阅读论文的全部内容，适当跳过复杂的公式

具体怎么做的呢，基于深层可分离卷积的移动VGG网络结构，当然要介绍深度可分离卷积和VG

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基于深度学习实现驾驶员分心驾驶行为识别项目源码+数据集+模型+项目说明.7z 附数据集下载链接，输入一张图片，输出驾驶员状态及概率 驾驶员状态识别如下 c0: 安全驾驶 c1: 右手打字 c2: 右手打电话 c3: 左手打字 c4: 左手打电话 c5: 调收音机 c6: 喝饮料 c7: 拿后面的东西 c8: 整理头发和化妆 c9: 和其他乘客说话 【使用工具】 OpenCV Matlibplot Pytorch TensorboardX 【代码介绍】 data_mean.py 统计训练图片的均值与标准差 splite_valid.py 分离验证集与训练集 visual_classes.py 浏览每个驾驶状态 visual_samples.py 浏览随机的样本 model_plot.py 利用_tensorboardX_进行模型的绘制 【特别强调】 1、csdn上资源保证是完整最新，会不定期更新优化； 2、请用自己的账号在csdn官网下载，若通过第三方代下，博主不对您下载的资源作任何保证，且不提供任何形式的技术支持和答疑！！！
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使用内置摄像头分散驾驶员注意力 在此任务中，我使用了一个深层神经网络（ResNet50模型）（内置 ）如果司机从道路分心走来检测。 用于训练网络的数据集来自 ，它由代表驾驶员行为的十个类别的图像组成。 管道架构： 数据加载和可视化。 火车验证拆分。 加载并微调ResNet50。 模型训练。 测试我们的最终模型。 我将在下面详细解释每个步骤。 步骤1：数据加载和可视化。 如前所述，在此任务中，我使用Kaggle状态农场分散驾驶员检测，它包括10个类别，代表驾驶员在监控道路时的行为，这些类别是（安全驾驶，发短信-正确，电话交谈-正确，发短信-左侧，电话交谈-左，操作收音机，喝酒，伸手去后，头发和化妆，与乘客交谈），共收录近22424张图像，每个班级均收录近2000张图像，分布如下： 第2步：火车验证拆分。 将十个类别的所有图像加载到一个列表中后，我将它们进行混洗并按照0.8：0
基于深度学习实现驾驶员分心驾驶行为识别项目源码+数据集+模型+毕设论文
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基于深度学习实现驾驶员分心驾驶行为识别项目源码+数据集+模型+毕设论文，含有代码注释，新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以作为毕设、课程设计期末大作业使用，该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 基于深度学习实现驾驶员分心驾驶行为识别项目源码+数据集+模型+毕设论文，含有代码注释，新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以作为毕设、课程设计期末大作业使用，该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 基于深度学习实现驾驶员分心驾驶行为识别项目源码+数据集+模型+毕设论文，含有代码注释，新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以作为毕设、课程设计期末大作业使用，该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。 基于深度学习实现驾驶员分心驾驶行为识别项目源码+数据集+模型+毕设论文，含有代码注释，新手也可
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