Fugu-MT 論文翻訳(概要): CHISEL: Compression-Aware High-Accuracy Embedded Indoor Localization with Deep Learning

論文の概要: CHISEL: Compression-Aware High-Accuracy Embedded Indoor Localization with Deep Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01192v1
Date: Fri, 2 Jul 2021 17:00:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-05 13:02:16.016046
Title: CHISEL: Compression-Aware High-Accuracy Embedded Indoor Localization with Deep Learning
Title（参考訳）: CHISEL: 深層学習による屋内局所化の精度向上
Authors: Liping Wang, Saideep Tiku, Sudeep Pasricha
Abstract要約: WiFi指紋認証による屋内のローカライゼーションは、この需要を満たす最も有望な方法の1つだ。そこで我々は,CHISELと呼ばれる圧縮認識・高精度深層学習フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.657486836910778
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: GPS technology has revolutionized the way we localize and navigate outdoors. However, the poor reception of GPS signals in buildings makes it unsuitable for indoor localization. WiFi fingerprinting-based indoor localization is one of the most promising ways to meet this demand. Unfortunately, most work in the domain fails to resolve challenges associated with deployability on resource-limited embedded devices. In this work, we propose a compression-aware and high-accuracy deep learning framework called CHISEL that outperforms the best-known works in the area while maintaining localization robustness on embedded devices.
Abstract（参考訳）: GPS技術は、私たちが屋外でローカライズし、ナビゲートする方法に革命をもたらした。しかし、建物内のGPS信号の受信が貧弱なため、屋内でのローカライゼーションには適さない。 WiFi指紋認証による屋内位置特定は、この需要を満たす最も有望な方法の1つだ。残念なことに、ドメイン内のほとんどの作業は、リソース制限された組み込みデバイスへのデプロイ可能性に関する課題を解決できない。そこで本研究では,組込みデバイスにおけるローカライズロバスト性を維持しつつ,その領域でよく知られた作業より優れる圧縮認識・高精度深層学習フレームワークCHISELを提案する。

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