論文の概要: Semi-Supervised Bifold Teacher-Student Learning for Indoor Presence
Detection Under Time-Varying CSI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10802v1
- Date: Wed, 21 Dec 2022 06:48:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 14:19:47.418235
- Title: Semi-Supervised Bifold Teacher-Student Learning for Indoor Presence
Detection Under Time-Varying CSI
- Title（参考訳）: 時間変化CSIによる屋内プレゼンス検出のための半教師バイフォルド教師学習
- Authors: Li-Hsiang Shen, Kai-Jui Chen, An-Hung Hsiao, Kai-Ten Feng
- Abstract要約: このネットワークは,ラベル付き・ラベルなしのCSIから空間的・時間的特徴を知的に学習することができる。
ラベルなしのBTSは、最大検出精度で既存のSSLベースのモデルより優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.301276597844756
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, there have been abundant researches focused on indoor human
presence detection based on laborious supervised learning (SL) and channel
state information (CSI). These existing studies adopt spatial information of
CSI to improve detection accuracy. However, channel is susceptible to arbitrary
environmental changes in practice, such as the object movement, atmospheric
factors and machine rebooting, which leads to degraded prediction accuracy.
However, the existing SL-based methods require to re-train a new model with
time-consuming labeling. Therefore, designing a semi-supervised learning (SSL)
based scheme by continuously monitoring model "life-cycle" becomes compellingly
imperative. In this paper, we propose bifold teacher-student (BTS) learning for
presence detection system, which combines SSL by utilizing partial labeled and
unlabeled dataset. The proposed primal-dual teacher-student network is capable
of intelligently learning spatial and temporal features from labeled and
unlabeled CSI. Additionally, the enhanced penalized loss function leveraging
entropy and distance measure can distinguish the drifted data, i.e., features
of new dataset are affected by time-varying effect and are alternated from the
original distribution. The experimental results demonstrate that the proposed
BTS system can sustain the asymptotic accuracy after retraining the model with
unlabeled data. Moreover, label-free BTS outperforms the existing SSL-based
models in terms of the highest detection accuracy, while achieving the similar
performance of SL-based methods.
- Abstract（参考訳）: 近年,努力型教師あり学習(SL)とチャネル状態情報(CSI)に基づく屋内人間の存在検知に焦点を当てた研究が盛んに行われている。
これらの既存の研究は、検出精度を向上させるためにcsiの空間情報を採用している。
しかし、チャネルは、物体の動き、大気要因、機械の再起動など、実際の任意の環境変化に影響を受けやすいため、予測精度が低下する。
しかし、既存のSLベースの手法では、新しいモデルを時間を要するラベルで再訓練する必要がある。
したがって, モデル"ライフサイクル"を継続的に監視することで, 半教師付き学習(SSL)ベースのスキームを設計することが極めて重要となる。
本稿では,SSLとラベル付きデータセットを併用した存在検出システムのための2次学習(BTS)を提案する。
このネットワークは,ラベル付き・ラベルなしのCSIから空間的・時間的特徴を知的に学習することができる。
さらに、エントロピーと距離測定を利用した強化されたペナル化損失関数は、ドリフトされたデータ、すなわち、新しいデータセットの特徴が時間変化の影響を受け、元の分布と入れ替わる。
実験の結果,BTSシステムはラベルのないデータでモデルを再訓練した後,漸近的精度を維持できることがわかった。
さらに、ラベルのないBTSは、SLベースの手法と同様のパフォーマンスを達成しつつ、最大検出精度で既存のSSLベースのモデルより優れている。
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