論文の概要: WEAR: An Outdoor Sports Dataset for Wearable and Egocentric Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05088v2
• Date: Fri, 16 Jun 2023 07:46:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-19 17:27:21.750203
• Title: WEAR: An Outdoor Sports Dataset for Wearable and Egocentric Activity Recognition
• Title（参考訳）: WEAR: ウェアラブルとエゴセントリックなアクティビティ認識のための屋外スポーツデータセット
• Authors: Marius Bock, Hilde Kuehne, Kristof Van Laerhoven, Michael Moeller
• Abstract要約: 視覚と慣性に基づく人間活動認識(HAR)のための屋外スポーツデータセットWEARを紹介する。 このデータセットは、計18人の参加者から収集されていない慣性(アクセラレーション)と10の異なる外部で記録されたカメラ(エゴセントリックビデオ)データを用いて、合計18のワークアウトアクティビティを実行するデータで構成されている。 結果は、慣性データに対する視覚ベースの変換器の適用性と、単純な結合による両方のモダリティの融合の両立を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.58088776272089
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Though research has shown the complementarity of camera- and inertial-based data, datasets which offer both modalities remain scarce. In this paper, we introduce WEAR, an outdoor sports dataset for both vision- and inertial-based human activity recognition (HAR). The dataset comprises data from 18 participants performing a total of 18 different workout activities with untrimmed inertial (acceleration) and camera (egocentric video) data recorded at 10 different outside locations. Unlike previous egocentric datasets, WEAR provides a challenging prediction scenario marked by purposely introduced activity variations as well as an overall small information overlap across modalities. Provided benchmark results reveal that single-modality architectures each have different strengths and weaknesses in their prediction performance. Further, in light of the recent success of transformer-based temporal action localization models, we demonstrate their versatility by applying them in a plain fashion using vision, inertial and combined (vision + inertial) features as input. Results demonstrate both the applicability of vision-based transformers for inertial data and fusing both modalities by means of simple concatenation, with the combined approach (vision + inertial features) being able to produce the highest mean average precision and close-to-best F1-score. The dataset and code to reproduce experiments is publicly available via: https://mariusbock.github.io/wear/
• Abstract（参考訳）: カメラと慣性ベースのデータの相補性は研究されているが、両方のモダリティを提供するデータセットは乏しい。 本稿では,視覚と慣性に基づく人間活動認識(HAR)のための屋外スポーツデータセットWEARを紹介する。 データセットは、外10箇所で記録された未トリミング慣性(加速度)とカメラ(エゴセントリックビデオ)データを用いて、合計18の異なるトレーニング活動を行う18人の参加者のデータを含む。 従来のエゴセントリックデータセットとは異なり、wearは、意図的に導入されたアクティビティのバリエーションと、全体的な小さな情報の重複によって特徴付けられる、困難な予測シナリオを提供する。 ベンチマークの結果、シングルモダリティアーキテクチャはそれぞれ、予測性能の長所と短所が異なることが判明した。 さらに,近年の変圧器を用いた時空間行動定位モデルの成功を踏まえ,視覚,慣性,複合的(視覚+慣性)機能を入力として平易な方法で適用することにより,その汎用性を示す。 その結果、慣性データに対する視覚ベースのトランスフォーマーの適用性と、単純な連結による両方のモダリティの融合(ビジョン + 慣性特徴)により、最高平均精度と最高値のf1-scoreを生成できることを示した。 実験を再現するデータセットとコードは、https://mariusbock.github.io/wear/を通じて公開されている。

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