論文の概要: Transformer Networks for Data Augmentation of Human Physical Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01081v1
• Date: Thu, 2 Sep 2021 16:47:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-03 16:19:45.137416
• Title: Transformer Networks for Data Augmentation of Human Physical Activity Recognition
• Title（参考訳）: 身体活動認識のためのデータ拡張のためのトランスフォーマーネットワーク
• Authors: Sandeep Ramachandra, Alexander Hoelzemann and Kristof Van Laerhoven
• Abstract要約: Recurrent Generative Adrial Networks (RGAN)のような最先端技術モデルは、リアルな合成データを生成するために使用される。 本稿では,データにグローバルな注意を払っているトランスフォーマーベースの生成敵ネットワークを,PAMAP2とリアルワールドヒューマンアクティビティ認識データセットでRGANと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.303828551910634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data augmentation is a widely used technique in classification to increase data used in training. It improves generalization and reduces amount of annotated human activity data needed for training which reduces labour and time needed with the dataset. Sensor time-series data, unlike images, cannot be augmented by computationally simple transformation algorithms. State of the art models like Recurrent Generative Adversarial Networks (RGAN) are used to generate realistic synthetic data. In this paper, transformer based generative adversarial networks which have global attention on data, are compared on PAMAP2 and Real World Human Activity Recognition data sets with RGAN. The newer approach provides improvements in time and savings in computational resources needed for data augmentation than previous approach.
• Abstract（参考訳）: データ拡張は、トレーニングで使用されるデータを増やすために、分類において広く使用されるテクニックである。 一般化を改善し、トレーニングに必要なアノテートされたヒューマンアクティビティデータ量を減らし、データセットに必要な労力と時間を削減する。 センサ時系列データは、画像とは異なり、計算学的に単純な変換アルゴリズムでは拡張できない。 Recurrent Generative Adversarial Networks (RGAN)のような最先端技術モデルは、現実的な合成データを生成するために使用される。 本稿では,データにグローバルな注意を払っているトランスフォーマーベースの生成敵ネットワークを,PAMAP2とリアルワールドヒューマンアクティビティ認識データセットでRGANと比較する。 新しいアプローチは、以前のアプローチよりもデータ拡張に必要な計算リソースの時間と節約を改善する。

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