論文の概要: Learning from the Best: Contrastive Representations Learning Across Sensor Locations for Wearable Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01459v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 08:33:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 15:35:23.401344
• Title: Learning from the Best: Contrastive Representations Learning Across Sensor Locations for Wearable Activity Recognition
• Title（参考訳）: ベストから学ぶ:ウェアラブル・アクティビティ認識のためのセンサ・ロケーション間のコントラスト表現学習
• Authors: Vitor Fortes Rey, Sungho Suh and Paul Lukowicz
• Abstract要約: 本稿では,トレーニングプロセス中にのみ存在し,後続のシステムでは利用できないセンサからの情報の利用を容易にする手法を提案する。 この方法は、ソースセンサからの情報を、コントラストロスを介して、ターゲットセンサデータの潜在表現に転送する。 本手法は, 平均F1スコアを5%から13%の精度で評価し, PAMAP2およびOpportunityベンチマークを用いて, 平均F1スコアを5%から13%の精度で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.458496335718508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the well-known wearable activity recognition problem of having to work with sensors that are non-optimal in terms of information they provide but have to be used due to wearability/usability concerns (e.g. the need to work with wrist-worn IMUs because they are embedded in most smart watches). To mitigate this problem we propose a method that facilitates the use of information from sensors that are only present during the training process and are unavailable during the later use of the system. The method transfers information from the source sensors to the latent representation of the target sensor data through contrastive loss that is combined with the classification loss during joint training. We evaluate the method on the well-known PAMAP2 and Opportunity benchmarks for different combinations of source and target sensors showing average (over all activities) F1 score improvements of between 5% and 13% with the improvement on individual activities, particularly well suited to benefit from the additional information going up to between 20% and 40%.
• Abstract（参考訳）: 我々は、情報提供の観点からは最適ではないが、着用性と使用性に関する懸念(例えば、ほとんどのスマートウォッチに埋め込まれているため、手首を縫い付けたIMUで作業する必要がある)のために使用する必要があるという、よく知られたウェアラブルアクティビティ認識の問題に対処する。 この問題を軽減するために,トレーニングプロセス中にのみ存在し,その後のシステム使用時に利用できないセンサからの情報の利用を容易にする手法を提案する。 この方法は、ジョイントトレーニング中の分類損失と組み合わせた対照的な損失により、ソースセンサからの情報を目標センサデータの潜在表現に転送する。 本手法は, 平均的(全活動以上)を示すソースセンサとターゲットセンサの組み合わせを併用したPAMAP2とオポチュニティベンチマークで評価し, 個々の活動の改善によりF1は5%から13%改善した。

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