論文の概要: Improved Sensor-Based Animal Behavior Classification Performance through Conditional Generative Adversarial Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03758v1
• Date: Tue, 6 Sep 2022 21:50:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-09 13:17:32.887683
• Title: Improved Sensor-Based Animal Behavior Classification Performance through Conditional Generative Adversarial Network
• Title（参考訳）: コンディショナル・ジェネレーション・ディバイザ・ネットワークによるセンサによる動物行動分類性能の向上
• Authors: Zhuqing Zhao, Dong Ha, Abhishek Damle, Barbara Roqueto Dos, Robin White and Sook Ha
• Abstract要約: U-Net と Conditional Generative Adversarial Network (cGAN) を修正して,フラグメンテーションやその他の不一致を減らす。 cGANでトレーニングされたモデルは、牛、豚、UCI HAPTデータセットにおいて、より良い、または同等のパフォーマンスを示す。 cGANで訓練された改良型U-Netは、UCI HAPTデータセットでは92.17%から94.66%に改善され、豚のデータでは90.85%から93.18%に改善された。
• 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: Many activity classifications segments data into fixed window size for feature extraction and classification. However, animal behaviors have various durations that do not match the predetermined window size. The dense labeling and dense prediction methods address this limitation by predicting labels for every point. Thus, by tracing the starting and ending points, we could know the time location and duration of all occurring activities. Still, the dense prediction could be noisy with misalignments problems. We modified the U-Net and Conditional Generative Adversarial Network (cGAN) with customized loss functions as a training strategy to reduce fragmentation and other misalignments. In cGAN, the discriminator and generator trained against each other like an adversarial competition. The generator produces dense predictions. The discriminator works as a high-level consistency check, in our case, pushing the generator to predict activities with reasonable duration. The model trained with cGAN shows better or comparable performance in the cow, pig, and UCI HAPT dataset. The cGAN-trained modified U-Net improved from 92.17% to 94.66% for the UCI HAPT dataset and from 90.85% to 93.18% for pig data compared to previous dense prediction work.
• Abstract（参考訳）: 多くのアクティビティ分類は、特徴抽出と分類のためにデータを固定ウィンドウサイズに分割する。 しかし、動物の行動は、所定のウィンドウサイズと一致しない様々な持続時間を持つ。 高密度ラベリングと高密度予測法は、各点のラベルを予測することでこの制限に対処する。 したがって、開始点と終了点を追跡することで、発生したすべてのアクティビティの時間的位置と持続時間を知ることができる。 しかし、この密集した予測は不一致の問題で騒がしいかもしれない。 フラグメンテーションやその他の悪用を減らすためのトレーニング戦略として、カスタマイズされた損失関数を備えたU-Net and Conditional Generative Adversarial Network (cGAN) を修正した。 cGANでは、差別者と発電機は敵の競争のように互いに訓練された。 発電機は密集した予測を生成する。 判別器は高レベルの整合性チェックとして機能し、この場合、ジェネレータを合理的な持続時間で活動を予測する。 cGANでトレーニングされたモデルは、牛、豚、UCI HAPTデータセットにおいて、より良い、または同等のパフォーマンスを示す。 cganが訓練した修正u-netは、uci haptデータセットでは92.17%から94.66%に、pigデータでは90.85%から93.18%に改善した。

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