論文の概要: Latent Space Unsupervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11067v1
• Date: Fri, 22 Jul 2022 13:11:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-25 12:40:14.071532
• Title: Latent Space Unsupervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 潜在空間教師なしセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Knut J. Str{\o}mmen, Jim T{\o}rresen, Ulysse C\^ot\'e-Allard
• Abstract要約: 従来の変更点検出アルゴリズムには欠点があり、現実の応用性が制限されている。 本研究は,Latent Space Unsupervised (LS-USS) という新しい非教師付き多次元時系列を提案する。 LS-USSは、オフラインとリアルタイムの両方で、同等またはより良いパフォーマンスをシステマティックに達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of compact and energy-efficient wearable sensors has led to an increase in the availability of biosignals. To analyze these continuously recorded, and often multidimensional, time series at scale, being able to conduct meaningful unsupervised data segmentation is an auspicious target. A common way to achieve this is to identify change-points within the time series as the segmentation basis. However, traditional change-point detection algorithms often come with drawbacks, limiting their real-world applicability. Notably, they generally rely on the complete time series to be available and thus cannot be used for real-time applications. Another common limitation is that they poorly (or cannot) handle the segmentation of multidimensional time series. Consequently, the main contribution of this work is to propose a novel unsupervised segmentation algorithm for multidimensional time series named Latent Space Unsupervised Semantic Segmentation (LS-USS), which was designed to work easily with both online and batch data. When comparing LS-USS against other state-of-the-art change-point detection algorithms on a variety of real-world datasets, in both the offline and real-time setting, LS-USS systematically achieves on par or better performances.
• Abstract（参考訳）: 小型でエネルギー効率のよいウェアラブルセンサーの開発により、バイオシグナールの可用性が向上した。 連続的に記録され、しばしば多次元の時系列を大規模に解析するために、意味のない教師なしデータセグメンテーションを実行できることは、注目に値する目標である。 これを実現する一般的な方法は、時系列内の変化点をセグメンテーション基底として識別することである。 しかし、従来の変更点検出アルゴリズムには欠点があり、現実の応用性が制限される。 特に、それらは一般的に利用可能な完全な時系列に依存しているため、リアルタイムアプリケーションでは使用できない。 もう一つの一般的な制限は、多次元の時系列のセグメンテーションをうまく扱えない(あるいはできない)ことである。 この研究の主な貢献は、オンラインデータとバッチデータの両方を容易に扱えるように設計された、Latent Space Unsupervised Semantic Segmentation (LS-USS)と呼ばれる、多次元時系列のための新しい非教師付きセグメンテーションアルゴリズムを提案することである。 LS-USSを、さまざまな実世界のデータセット上の、最先端の変更点検出アルゴリズムと比較する場合、オフラインとリアルタイムの両方で、LS-USSは、同等またはより良いパフォーマンスで体系的に達成される。

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