論文の概要: Deep Transfer Learning for WiFi Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05123v1
• Date: Mon, 8 Mar 2021 22:21:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 14:45:53.898838
• Title: Deep Transfer Learning for WiFi Localization
• Title（参考訳）: WiFiローカライゼーションのためのDeep Transfer Learning
• Authors: Peizheng Li, Han Cui, Aftab Khan, Usman Raza, Robert Piechocki, Angela Doufexi, Tim Farnham
• Abstract要約: 本稿では,深層学習モデルを用いたWiFi屋内ローカライズ手法とその転送戦略について検討する。 障害物のない理想的なオフィス(6.5m×2.5m)で46.55cm、障害物のあるオフィスで58.30cm、スポーツホールで102.8cmのローカライズ精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.260395796577057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies a WiFi indoor localisation technique based on using a deep learning model and its transfer strategies. We take CSI packets collected via the WiFi standard channel sounding as the training dataset and verify the CNN model on the subsets collected in three experimental environments. We achieve a localisation accuracy of 46.55 cm in an ideal $(6.5m \times 2.5m)$ office with no obstacles, 58.30 cm in an office with obstacles, and 102.8 cm in a sports hall $(40 \times 35m)$. Then, we evaluate the transfer ability of the proposed model to different environments. The experimental results show that, for a trained localisation model, feature extraction layers can be directly transferred to other models and only the fully connected layers need to be retrained to achieve the same baseline accuracy with non-transferred base models. This can save 60% of the training parameters and reduce the training time by more than half. Finally, an ablation study of the training dataset shows that, in both office and sport hall scenarios, after reusing the feature extraction layers of the base model, only 55% of the training data is required to obtain the models' accuracy similar to the base models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,深層学習モデルを用いたWiFi屋内ローカライズ手法とその転送戦略について検討する。 我々は,wi-fi標準チャネルから収集したcsiパケットをトレーニングデータセットとし,3つの実験環境で収集したサブセット上でcnnモデルを検証する。 我々は,障害のない理想のオフィス(6.5m \times 2.5m)$で46.55cm,障害物のあるオフィスで58.30cm,スポーツホールで102.8cmのローカライズ精度を達成する。 そこで,提案モデルの異なる環境への移動能力を評価する。 実験結果から, 訓練された局所化モデルでは, 特徴抽出層を他のモデルへ直接転送することが可能であり, 非伝達ベースモデルと同じベースライン精度を達成するためには, 完全に連結された層のみを再学習する必要があることがわかった。 これにより、トレーニングパラメータの60%を節約し、トレーニング時間を半分以上削減することができる。 最後に、トレーニングデータセットのアブレーション研究は、オフィスとスポーツホールの両方のシナリオにおいて、ベースモデルの特徴抽出層を再利用した後、ベースモデルに類似したモデルの精度を得るためにトレーニングデータの55%しか必要とされないことを示しています。

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