{
 "report": "safety-fall-crossdataset-heldout.html",
 "generated": "2026-07-12",
 "code_sha": "a5a5e611e18e77b625fd975ee530f40e5da27b05",
 "claims": [
  {
   "metric": "URFD_heldout.det@FAR0.2 (in-domain 상한, 소표본 노이즈)",
   "value": 0.8095,
   "ci": [
    0.5714,
    1.0
   ],
   "seeds": [
    1.0,
    0.8571,
    0.5714
   ],
   "n_seed": 3,
   "std": 0.1782,
   "uncertainty_kind": "model_seed_range"
  },
  {
   "metric": "GMDCSA.det@FAR0.1 (cross-dataset held-out)",
   "value": 0.1435,
   "ci": [
    0.1266,
    0.1646
   ],
   "seeds": [
    0.1266,
    0.1646,
    0.1392
   ],
   "n_seed": 3,
   "std": 0.0158,
   "uncertainty_kind": "model_seed_range"
  },
  {
   "metric": "GMDCSA.det@FAR0.2 (cross-dataset held-out)",
   "value": 0.1688,
   "ci": [
    0.1646,
    0.1772
   ],
   "seeds": [
    0.1646,
    0.1646,
    0.1772
   ],
   "n_seed": 3,
   "std": 0.006,
   "uncertainty_kind": "model_seed_range"
  },
  {
   "metric": "GMDCSA.det@FAR0.3 (cross-dataset held-out)",
   "value": 0.2996,
   "ci": [
    0.2405,
    0.3924
   ],
   "seeds": [
    0.3924,
    0.2658,
    0.2405
   ],
   "n_seed": 3,
   "std": 0.0664,
   "uncertainty_kind": "model_seed_range"
  },
  {
   "metric": "URFD_heldout.det@FAR0.1 (in-domain 상한·소표본)",
   "value": 0.7619,
   "ci": [
    0.5714,
    1.0
   ],
   "seeds": [
    1.0,
    0.7143,
    0.5714
   ],
   "n_seed": 3,
   "std": 0.1782,
   "uncertainty_kind": "model_seed_range"
  },
  {
   "metric": "URFD_heldout.det@FAR0.3 (in-domain 상한·소표본)",
   "value": 0.8571,
   "ci": [
    0.5714,
    1.0
   ],
   "seeds": [
    1.0,
    1.0,
    0.5714
   ],
   "n_seed": 3,
   "std": 0.202,
   "uncertainty_kind": "model_seed_range"
  },
  {
   "metric": "CAUCA.det@FAR0.1 (cross-dataset held-out, 실CCTV 앵글)",
   "value": 0.06,
   "ci": [
    0.0,
    0.16
   ],
   "seeds": [
    0.02,
    0.16,
    0.0
   ],
   "n_seed": 3,
   "std": 0.0712,
   "uncertainty_kind": "model_seed_range"
  },
  {
   "metric": "CAUCA.det@FAR0.2 (cross-dataset held-out, 실CCTV 앵글)",
   "value": 0.0867,
   "ci": [
    0.0,
    0.16
   ],
   "seeds": [
    0.1,
    0.16,
    0.0
   ],
   "n_seed": 3,
   "std": 0.066,
   "uncertainty_kind": "model_seed_range"
  },
  {
   "metric": "CAUCA.det@FAR0.3 (cross-dataset held-out, 실CCTV 앵글)",
   "value": 0.0867,
   "ci": [
    0.0,
    0.16
   ],
   "seeds": [
    0.1,
    0.16,
    0.0
   ],
   "n_seed": 3,
   "std": 0.066,
   "uncertainty_kind": "model_seed_range"
  }
 ],
 "data": [
  {
   "name": "URFD (UR Fall Detection, cam0 RGB) 학습 소스",
   "sha256": "53c2eb9350aa29292da7b556d54cf04864fa5ec89c7d10d61c329ebf2a7a5058",
   "license": "CC BY-NC-SA 4.0(비상업 학술) — 상업 제품화는 별도 문의 필요",
   "files": 11936,
   "provenance": "real_heldout"
  },
  {
   "name": "GMDCSA-24 (다른 출처 held-out, RGB webcam)",
   "sha256": "ac85a698ef156830918566ab237dcd4fc065ff1668294b59c18bfcb69bcf5af6",
   "license": "CC BY 4.0(Zenodo 13354453)",
   "files": 160,
   "provenance": "real_heldout"
  },
  {
   "name": "CAUCAFall(Mendeley 7w7fccy7ky v4, 콜롬비아 10subj 실CCTV 앵글, fall50/adl50 클립)",
   "sha256": "f8cab337dfae0d0ff210cb94e12cec320cb6be867667d6e29c8b27ccc7ea76ee",
   "license": "CC BY 4.0(Mendeley 페이지·조사 확인)",
   "files": 100,
   "provenance": "real_heldout"
  }
 ],
 "split": {
  "type": "cross-source",
  "proof": "URFD(폴란드 Kinect, 5명)와 GMDCSA-24(인도 웹캠, 4명)는 완전 다른 데이터셋(다른 피험자·국가·카메라). 학습=URFD train split(시험 시퀀스 fall24-30/adl34-40 제외), 시험=GMDCSA 전량 → 이미지 교집합 0. in-domain 비교용 URFD held-out은 seq번호 clip-disjoint(fall24-30·adl34-40). 3원 확장: CAUCAFall(콜롬비아)도 완전 다른 출처(피험자·국가·카메라) zero-shot.",
  "leakage_check": "URFD↔GMDCSA 교집합 0(다른 원천). URFD 내부는 시퀀스 단위 분리.",
  "note": "in-domain(URFD held-out)은 best.pt 선택 val이자 상한 측정셋=selection 낙관상한(독립 held-out 아님). 임계는 테스트셋 오라클 선택(best-case). 붕괴 방향 보수적."
 },
 "seeds": [
  0,
  1,
  2
 ],
 "seed_independence": "3 독립시드 서명 모두 상이. 운영점 정합(det@matched-FAR)으로 고정conf 불안정(시드 std 0.27) 해소 → cross수치 std 0.006~0.066으로 안정.",
 "labels": {
  "verified_n": 1,
  "verifier": "Claude 육안검증 2026-07-12(URFD fall bbox=바닥에 쓰러진 사람 정합 확인, fall-09). GMDCSA GT=폴더구조(Fall/ADL)+공식 CSV 시간구간. 인간 스팟체크 권장.",
  "auto_label_flagged": true,
  "note": "URFD fall bbox는 COCO 사람검출기로 자동 유도(양성 프레임에 사람박스)=자동라벨. 다만 fall 프레임 선택은 URFD 공식 CSV(label==1=바닥). GMDCSA는 clip단위 공식 라벨."
 },
 "model": "yolov8s · 100ep · imgsz640 · conf 스윕 · k_consec2 클립경보 · nemo-inspect:blackwell",
 "metrics_note": "detection_rate=fall클립 경보율(recall), false_alarm_rate=ADL클립 오경보율. **운영점 정합**=같은 FAR 상한에서 detection 비교(고정conf는 시드별 운영점 달라 비교불가).",
 "caveats": [
  "URFD held-out은 7 fall클립 소표본이라 in-domain std 큼(노이즈 상한). 핵심 비교는 대표본 GMDCSA(79 fall)로 안정.",
  "이건 검출기 단독 일반화. 우리 차별인 VLM 오탐게이트의 하드ADL 효과는 별도 측정(후속) — 게이트는 정밀도(FP)를 돕지 recall 붕괴는 못 살림.",
  "연출(staged) 낙상 셋 간 측정. URFD는 CC BY-NC(상업 제품 벤치엔 CAUCAFall CC BY로 후속 교체 권장).",
  "철회된 '한국 도메인적응 0.83'(합성·오라벨)과 무관 — 이건 진짜 실낙상 cross-dataset."
 ],
 "ci_method": "ci = 3 독립시드 결과값의 min-max 범위(n=3, 부트스트랩 아님). std 병기."
}