哈囉大家好，我是橘白卯咪，歡迎大家來看看我能不能撐過30天

昨天講完訓練資料集收集的過程，今天來介紹資料標記
資料標記真的是一件非常需要耐心和細心的事
因為辨識模型就像是一個純真可愛的小朋友
你跟它講什麼它也只能相信了

就算家裡沒有小朋友，也看過身邊有小朋友的爸爸媽媽們
不厭其煩的對著小朋友說著重複的詞:

你看，這是"車車"，"車車"喔
"車車"，"car"。再一次，"車車"，"car"
you看，這個car非常的fashion，daddy買不起，cry。

如果今天這位爸媽搞錯了，不小心把care跟car拼錯，還一直沒發覺。哪一天小朋友寫出:I don't car也是不意外的事
所以資料標記可謂非常重要的事
附上兩篇報導 標記員01 標記員02
過程非常枯燥乏味，在沒日沒夜剪片標記地獄的時候，真的一度想要外包，不過最後還是自己撐下來了

延續昨天的主題，今天我們要訓練dab這個動作的辨識
我們可以有幾種教模型小朋友的方法

一手往斜上方45度角伸直，一手彎彎手肘，手掌也往同一個方向伸直，兩手呈一直線。這就是dab

來我們看圖片，這樣是dab，這樣也是，啊這樣也是dab

來我們看教學影片，當老師這樣做就是dab喔

老師不跟你講答案，反正你做出來的動作不是dab，我就打你

同學倆倆一起玩，A同學你做動作給B同學猜

我使用的這套系統，對於模型的訓練結合了第一種跟第二種(從訓練資料集中萃取出特徵)
這套系統的標記方式是對影像做標記，所以拍好、收集好的訓練影片，必須轉成影像，再對對應的幀數做標記
標記格式如下:

dab_01
    58 200
dab_02
    65 393

其中，dab_01、dab_02是影片名稱，代表dab_01中的58~200幀、dab_02中的65~393幀裡的人，他的行為就是dab

這樣的方法雖然可以精準的標出動作的出現時機，但對有前後文關係的行為(例如:因為被打打回去-->打架)或跟互動相關的行為(例如:討論)，訓練的效果就不太好

but人有失足，當今天真的標到眼花，有辦法看出是不是自己的錯嗎?
首先，我還真發生過這種事
如果會發現:

1. 某一類動作的辨識率數字根本一模一樣
2. 辨識結果的影片中，某個行為會不斷跳動兩種辨識結果
   這樣就要注意，是不是自己標到眼花了，要再檢查一下
   (後來發現標記資料複製貼上忘記改啦!

明天，讓我們繼續建立辨識模型!