論文の概要: AdaPose: Towards Cross-Site Device-Free Human Pose Estimation with Commodity WiFi

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16964v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 04:16:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 15:39:04.261354
• Title: AdaPose: Towards Cross-Site Device-Free Human Pose Estimation with Commodity WiFi
• Title（参考訳）: AdaPose:コモディティWiFiを用いたクロスサイトデバイスフリーヒューマンポース推定を目指して
• Authors: Yunjiao Zhou, Jianfei Yang, He Huang, Lihua Xie
• Abstract要約: WiFiベースのポーズ推定は、スマートホームとメタバースアバター生成の発展に大きな可能性を持つ技術である。 本稿では,Wi-Fi ベースのポーズ推定に特化して設計されたドメイン適応アルゴリズム AdaPose を提案する。 我々は,自作ポーズ推定データセットを用いて,2つの異なるシーンにおけるドメイン適応に関する広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.21668609530565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: WiFi-based pose estimation is a technology with great potential for the development of smart homes and metaverse avatar generation. However, current WiFi-based pose estimation methods are predominantly evaluated under controlled laboratory conditions with sophisticated vision models to acquire accurately labeled data. Furthermore, WiFi CSI is highly sensitive to environmental variables, and direct application of a pre-trained model to a new environment may yield suboptimal results due to domain shift. In this paper, we proposes a domain adaptation algorithm, AdaPose, designed specifically for weakly-supervised WiFi-based pose estimation. The proposed method aims to identify consistent human poses that are highly resistant to environmental dynamics. To achieve this goal, we introduce a Mapping Consistency Loss that aligns the domain discrepancy of source and target domains based on inner consistency between input and output at the mapping level. We conduct extensive experiments on domain adaptation in two different scenes using our self-collected pose estimation dataset containing WiFi CSI frames. The results demonstrate the effectiveness and robustness of AdaPose in eliminating domain shift, thereby facilitating the widespread application of WiFi-based pose estimation in smart cities.
• Abstract（参考訳）: WiFiベースのポーズ推定は、スマートホームとメタバースアバター生成の発展に大きな可能性を持つ技術である。 しかし、現在のWiFiベースのポーズ推定手法は、厳密な視覚モデルを用いて制御された実験室条件下で主に評価され、正確なラベル付きデータを取得する。 さらに、WiFi CSIは環境変数に非常に敏感であり、事前学習されたモデルの新しい環境への直接適用は、ドメインシフトによる準最適結果をもたらす可能性がある。 本稿では,弱教師付きWiFiベースのポーズ推定に特化して設計されたドメイン適応アルゴリズムAdaPoseを提案する。 提案手法は,環境動態に強く抵抗する一貫した人間のポーズを同定することを目的とする。 この目的を達成するために、マッピングレベルでの入力と出力の内的整合性に基づいて、ソースとターゲットドメインのドメイン不一致を整合させるマッピング一貫性損失を導入する。 我々は、WiFi CSIフレームを含む自作ポーズ推定データセットを用いて、2つの異なるシーンにおけるドメイン適応に関する広範な実験を行った。 その結果、AdaPoseのドメインシフト排除効果とロバスト性を実証し、スマートシティにおけるWiFiベースのポーズ推定の広範な適用を容易にした。

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