論文の概要: Optimization-Free Test-Time Adaptation for Cross-Person Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18562v1
• Date: Sat, 28 Oct 2023 02:20:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 17:57:51.018426
• Title: Optimization-Free Test-Time Adaptation for Cross-Person Activity Recognition
• Title（参考訳）: クロスパーソン活動認識のためのテスト時間最適化
• Authors: Shuoyuan Wang, Jindong Wang, HuaJun Xi, Bob Zhang, Lei Zhang, Hongxin Wei
• Abstract要約: Test-Time Adaptationは、テストストリームを使用して、リアルタイムの推論で予測を調整することを目的としている。 計算コストが高いため、リソース制約のあるエッジデバイス上での動作が困難になる。 センサベースHARのための最適化自由テスト時間適応フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.350005654271868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human Activity Recognition (HAR) models often suffer from performance degradation in real-world applications due to distribution shifts in activity patterns across individuals. Test-Time Adaptation (TTA) is an emerging learning paradigm that aims to utilize the test stream to adjust predictions in real-time inference, which has not been explored in HAR before. However, the high computational cost of optimization-based TTA algorithms makes it intractable to run on resource-constrained edge devices. In this paper, we propose an Optimization-Free Test-Time Adaptation (OFTTA) framework for sensor-based HAR. OFTTA adjusts the feature extractor and linear classifier simultaneously in an optimization-free manner. For the feature extractor, we propose Exponential DecayTest-time Normalization (EDTN) to replace the conventional batch normalization (CBN) layers. EDTN combines CBN and Test-time batch Normalization (TBN) to extract reliable features against domain shifts with TBN's influence decreasing exponentially in deeper layers. For the classifier, we adjust the prediction by computing the distance between the feature and the prototype, which is calculated by a maintained support set. In addition, the update of the support set is based on the pseudo label, which can benefit from reliable features extracted by EDTN. Extensive experiments on three public cross-person HAR datasets and two different TTA settings demonstrate that OFTTA outperforms the state-of-the-art TTA approaches in both classification performance and computational efficiency. Finally, we verify the superiority of our proposed OFTTA on edge devices, indicating possible deployment in real applications. Our code is available at \href{https://github.com/Claydon-Wang/OFTTA}{this https URL}.
• Abstract（参考訳）: ヒューマンアクティビティ認識(har)モデルは、個人間のアクティビティパターンの分布の変化により、現実世界のアプリケーションでパフォーマンス低下に苦しむことが多い。 テスト時間適応(TTA)は、テストストリームを利用してリアルタイム推論の予測を調整することを目的とした、新たな学習パラダイムである。 しかし、最適化に基づくTTAアルゴリズムの計算コストが高いため、リソース制約のあるエッジデバイス上での動作は困難である。 本稿では,センサベースHARのためのOFTTA(Optimization-Free Test-Time Adaptation)フレームワークを提案する。 OFTTAは最適化のない方法で特徴抽出器と線形分類器を同時に調整する。 特徴抽出器として,従来のバッチ正規化(CBN)層を置き換えるために,EDTN(Exponential DecayTest-time Normalization)を提案する。 EDTNはCBNとテストタイムバッチ正規化(TBN)を組み合わせて、ドメインシフトに対する信頼性のある特徴を抽出する。 分類器では,維持支援セットで計算した特徴量とプロトタイプの距離を計算し,予測値の調整を行う。 さらに、サポートセットの更新は擬似ラベルに基づいており、これはEDTNによって抽出された信頼できる機能の恩恵を受けることができる。 3つの公開対人HARデータセットと2つの異なるTTA設定に関する大規模な実験は、OFTTAが分類性能と計算効率の両方において最先端のTTAアプローチより優れていることを示した。 最後に,提案するofttaがエッジデバイス上で優れていることを検証し,実際のアプリケーションへのデプロイが可能であることを示す。 私たちのコードは \href{https://github.com/Claydon-Wang/OFTTA}{this https URL} で利用可能です。

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