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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05088v3
• Date: Tue, 21 Nov 2023 16:35:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 05:26:49.470486
• 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: WEAR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である 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.113458430281632
• 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 egocentric video and inertial-based sensor data 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. Benchmark results obtained using each modality separately show that each modality interestingly offers complementary strengths and weaknesses in their prediction performance. Further, in light of the recent success of temporal action localization models following the architecture design of the ActionFormer, 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 temporal action localization models 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）: カメラと慣性に基づくデータの相補性は研究されているが、エゴセントリックなビデオデータと慣性ベースのセンサーデータの両方を提供するデータセットは依然として少ない。 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。 各モダリティを用いて得られたベンチマーク結果は、各モダリティが予測性能に相補的な強みと弱みを与えることを示す。 さらに,ActionFormerのアーキテクチャ設計による時間的行動ローカライゼーションモデルの成功を踏まえ,視覚,慣性,複合(ビジョン+慣性)機能を入力として,それらを平易な方法で適用することで,それらの汎用性を実証した。 その結果、慣性データに対する視覚に基づく時間的行動局所化モデルの適用性と、単純な結合による両モードの融合の両立が示され、組み合わせたアプローチ(ビジョン+慣性特徴)は最高平均精度と最近値F1スコア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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