人臉情緒識別 第一次迭代總結

思考總結

設想和目標

1. 咱們的軟件要解決什麼問題？是否認義得很清楚？是否對典型用戶和典型場景有清晰的描述？
   • 咱們軟件很明確的定義爲，在給定圖片或者必定的圖片序列（包括視頻）的狀況下，對輸入結果的情緒種類進行斷定並給出各類情緒的指望值。
   • 典型用戶：算法研究人員，心理/教育從業人員，安保人員等
   • 典型場景：教室課堂等
2. 咱們達到目標了麼（原計劃的功能作到了幾個？ 按照原計劃交付時間交付了麼？ 原計劃達到的用戶數量達到了麼?
   • 原計劃功能：經過圖片、視頻獲取情緒信息表/曲線圖。
   • 實現狀況：
     • 功能已能實現，正確率仍然須要提升。在同數據集的測試上能達到90%正確率，在跨數據集的測試上能達到50%左右正確率，在隨機圖片的測試正確率會稍微更低一點。
   • 交付和用戶：軟件功能基本實現，已作好用戶界面，能夠基本知足用戶使用須要。
3. 用戶量, 用戶對重要功能的接受程度和咱們事先的預想一致麼? 咱們離目標更近了麼?
   • 暫未投入使用，用戶實際接受成度未知
   • 總體算法基本實現，固然離目標更近了
4. 有什麼經驗教訓? 若是歷史重來一遍, 咱們會作什麼改進?
   • 從最開始就應該分模塊分功能寫，而不是先用很亂的、面向過程的結構總體實現一下試試看，再換成面向對象的思路。

計劃

1. 是否有充足的時間來作計劃?
   • 有，總體也基本按照計劃進行
2. 團隊在計劃階段是如何解決同事們對於計劃的不一樣意見的？
   • 計劃階段討論都很順利
3. 你原計劃的工做是否最後都作完了? 若是有沒作完的，爲何?
   • 團隊總體項目推動很順利，alpha版本的計劃都悉數完成了
4. 有沒有發現你作了一些過後看來不必或沒多大價值的事?
   • 最開始就應該按一個個類一個個模塊寫好註釋規規矩矩地寫，否則到最後再次分塊再次寫註釋會感到很是繁瑣。
5. 是否每一項任務都有清楚定義和衡量的交付件?
   • 沒有，你們遵循的代碼規範等都不大統一，須要通過修改後才能合併。
6. 是否項目的整個過程都按照計劃進行，項目出了什麼意外？有什麼風險是當時沒有估計到的，爲何沒有估計到?
   • 主要意外是到驗收前一兩個星期在測試數據上的正確率仍然至關低（15%左右）
   • 由於沒有對卷積神經網絡模型有一個特別系統的瞭解，只用其在MNIST數據集上訓練過，沒有遷移到其餘任意的圖片上，從而致使不少地方沒考慮到
7. 在計劃中有沒有留下緩衝區，緩衝區有做用麼?
   • 有緩衝區：即便算法方面正確率較低，其餘部分仍然在有條不紊地進行，仍然能有能夠交付的軟件成品。算法優化能夠留到第二次迭代。
   • 有用。
8. 未來的計劃會作什麼修改？（例如：緩衝區的定義，加班）
   • 不會有太大的修改
9. 咱們學到了什麼? 若是歷史重來一遍, 咱們會作什麼改進?
   • 制定計劃仍是至關必要的，可讓你知道你這一週的任務有哪些，又須要去學習哪些知識，要寫出能完成什麼功能的代碼。

資源

1. 咱們有足夠的資源來完成各項任務麼?
   • 有，時間不算緊張，其他學術問題能夠看國外論文和請教指導老師。
2. 各項任務所需的時間和其餘資源是如何估計的，精度如何?
   • 時間主要是按任務量估計
   • 精度尚可
3. 測試的時間，人力和軟件/硬件資源是否足夠? 對於那些不須要編程的資源 (美工設計/文案)是否低估難度?
• 人力資源足夠，硬件雖然不太好（NVIDIA 1050的顯卡），但也能在GPU版的Tensorflow上較快地進行訓練。
• 此項目沒有太多UI界面，並不須要不少的美工設計和文案
4. 你有沒有感到你作的事情可讓別人來作（更有效率）?
   • 沒有
5. 有什麼經驗教訓? 若是歷史重來一遍, 咱們會作什麼改進?
   • 遇到困難上仍是要多利用手上資源，多去找老師而不是本身埋頭苦幹。

變動管理

1. 每一個相關的員工都及時知道了變動的消息?
   • 基本上都是一個寢室的，想不知道都難
2. 咱們採用了什麼辦法決定「推遲」和「必須實現」的功能?
   • 顯然最關鍵的神經網絡設計與訓練等功能是必須實現的，以後的UI設計，進一步提升正確率推遲一下也是能夠的
3. 項目的出口條件（Exit Criteria – 什麼叫「作好了」）有清晰的定義麼?
   • 難以界定，還須要不斷測試
4. 對於可能的變動是否能制定應急計劃?
   • 沒有提早制定應急計劃，但有變動時會及時作出反應和調整
5. 員工是否可以有效地處理意料以外的工做請求？
   • 你們對於意外的發生能作出迅速的反應
6. 咱們學到了什麼? 若是歷史重來一遍, 咱們會作什麼改進?
   • 一開始就要肯定好總體的計劃，儘可能避免變動

設計/實現

1. 設計工做在何時，由誰來完成的？是合適的時間，合適的人麼？
   • 整個模式的設計是在項目初期一塊兒商定的
2. 設計工做有沒有碰到模棱兩可的狀況，團隊是如何解決的？
   • 沒有
3. 團隊是否運用單元測試（unit test），測試驅動的開發（TDD）、UML, 或者其餘工具來幫助設計和實現？這些工具備效麼？
   • 我寫的每個類或模塊都附上了主函數測試類的功能，這對於測試類或模塊的功能有着至關重要的做用
4. 比較項目開始的 UML 文檔和如今的狀態有什麼區別？這些區別如何產生的？是否要更新 UML 文檔？
   • 文檔更加豐富了
5. 什麼功能產生的Bug最多，爲何？在發佈以後發現了什麼重要的bug? 爲何咱們在設計/開發的時候沒有想到這些狀況?
   • 神經網絡訓練部分Bug最多，由於對輸入圖片數據的預處理（如維度）等出現了一些疏忽
   • 尚未發佈
   • 一開始只覺得是神經網絡設計的問題形成的Bug，而沒從數據預處理的方向去想
6. 代碼複審（Code Review）是如何進行的，是否嚴格執行了代碼規範？
   • 嚴格按照Python的命名規範

測試/發佈

1. 團隊是否有一個測試計劃？爲何沒有？
   • 暫時沒有詳細的測試計劃
   • 由於該項目屬於那種須要一邊修改代碼（調參）一邊測試的項目
2. 是否進行了正式的驗收測試？
   • 經過了第一次迭代的驗收
3. 團隊是否有測試工具來幫助測試？
   • 寫了一些簡單的腳本程序協助測試
4. 團隊是如何測量並跟蹤軟件的效能的？從軟件實際運行的結果來看，這些測試工做有用麼？應該有哪些改進？
   • 如今尚未具體用戶，也就沒有什麼所謂跟蹤了~
5. 在發佈的過程當中發現了哪些意外問題？
   • 沒有發佈
6. 咱們學到了什麼? 若是歷史重來一遍, 咱們會作什麼改進?
   • 項目實現過程自己就要夾雜一系列的不間斷的測試

團隊的角色，管理，合做

1. 團隊的每一個角色是如何肯定的，是否是人盡其才？
   • 團隊角色肯定，以尊重我的意願爲首要因素，並考慮時間精力等方面
2. 團隊成員之間有互相幫助麼？
   • 有
3. 當出現項目管理、合做方面的問題時，團隊成員如何解決問題？
   • 查詢資料，互相協助完成

總結

1. 你以爲團隊目前的狀態屬於 CMM/CMMI 中的哪一個檔次?
   • 屬於CMMI一級，完成級
2. 你以爲團隊目前處於 萌芽/磨合/規範/創造 階段的哪個階段?
   • 磨合和規範都基本完成，接下來是創造
3. 你以爲團隊在這個里程碑相比前一個里程碑有什麼改進?
   • 整個項目的基本雛形已經完成，只須要進一步添磚加瓦
4. 你以爲目前最須要改進的一個方面是什麼?
   • 美化界面
   • 提升識別正確率
   • 完善功能