Gaze-LIPE / docs /PROJECT_VISUALIZATION.md
thanhhuyvan's picture
Initial release of LIPE V2 GOLD
a10ba7f
|
Raw
History Blame Contribute Delete
2.72 kB
# Báo cáo Trực quan hóa Dự án (Project Visualization Report)
Tài liệu này mô tả các biểu đồ và minh chứng khoa học được sử dụng để đánh giá hiệu quả của quá trình **Domain Adaptation (DANN + Distillation)** trong dự án LIPE V2.
## 1. Biểu đồ T-SNE Domain Alignment (Trọng tâm)
### Mục tiêu
Chứng minh rằng thuật toán **DANN (Domain-Adversarial Neural Network)** đã xóa nhòa được sự khác biệt về đặc trưng giữa dữ liệu trong phòng thí nghiệm (MPIIGaze) và dữ liệu thực tế (Gaze360).
### Cách hiển thị
* **Trục:** Không gian 2D (sau khi giảm chiều từ 64 chiều đặc trưng bằng thuật toán T-SNE).
* **Màu sắc:**
* **Màu Đỏ:** Đặc trưng từ MPIIGaze.
* **Màu Xanh:** Đặc trưng từ Gaze360.
* **Kỳ vọng:**
* **Trước DANN:** Hai cụm đỏ và xanh nằm tách biệt hoàn toàn (Domain Gap lớn).
* **Sau DANN:** Hai cụm màu hòa lẫn vào nhau (Feature Alignment thành công).
---
## 2. Biểu đồ Loss Convergence (Độ ổn định)
### Mục tiêu
Theo dõi sự "giằng co" giữa các thành phần Loss trong kiến trúc Adversarial để đảm bảo model không bị sụp đổ (collapse) trong lúc train.
### Thành phần hiển thị
1. **Gaze Regression Loss (AW + KD):** Phải giảm dần và ổn định ở mức thấp.
2. **Domain Classifier Loss:** Sẽ biến động mạnh ở giai đoạn đầu và đạt trạng thái cân bằng (Nash Equilibrium) ở giai đoạn sau.
3. **Consistency Loss:** Theo dõi khả năng học tính bất biến (Flip Invariance) của model.
---
## 3. Biểu đồ Phân phối Sai số (MAE Distribution)
### Mục tiêu
Phân tích xem sai số **10.69°** hay **9.9°** đến từ đâu. Model đang làm tốt ở đa số mẫu hay chỉ đang bị một vài mẫu quá khó kéo trung bình lên.
### Cách hiển thị
* **Dạng:** Histogram (Biểu đồ cột).
* **Trục X:** Độ lệch (độ).
* **Trục Y:** Số lượng mẫu (frequency).
* **Ý nghĩa:** Nếu cột tập trung nhiều ở vùng 0-5°, model có tính ứng dụng thực tế cao.
---
## 4. Kế hoạch Triển khai
| Bước | Tác vụ | Công cụ | Trạng thái |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | Metric Logging | `csv` logger in `train_dann.py` | Đang thực hiện |
| 2 | Feature Extraction | `hook` in `student.py` | Chờ |
| 3 | T-SNE Script | `scikit-learn`, `matplotlib` | Chờ |
| 4 | Plotting Suite | `src/utils/plot_metrics.py` | Chờ |
---
*Tài liệu được khởi tạo ngày 04/06/2026 bởi Gemini Assistant.*