論文の概要: Contrastive Left-Right Wearable Sensors (IMUs) Consistency Matching for HAR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12674v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 15:31:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 00:03:38.942205
• Title: Contrastive Left-Right Wearable Sensors (IMUs) Consistency Matching for HAR
• Title（参考訳）: HAR用コントラスト左右ウェアラブルセンサ(IMUs)整合性マッチング
• Authors: Dominique Nshimyimana, Vitor Fortes Rey and Paul Lukowic
• Abstract要約: 変換なしに、実際のデータを自己教師型学習にどのように使用できるかを示す。 我々のアプローチには、2つの異なるセンサーのコントラストマッチングが含まれる。 我々はオポチュニティとMM-Fitデータセットに対するアプローチを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning algorithms are improving rapidly, but annotating training data remains a bottleneck for many applications. In this paper, we show how real data can be used for self-supervised learning without any transformations by taking advantage of the symmetry present in the activities. Our approach involves contrastive matching of two different sensors (left and right wrist or leg-worn IMUs) to make representations of co-occurring sensor data more similar and those of non-co-occurring sensor data more different. We test our approach on the Opportunity and MM-Fit datasets. In MM-Fit we show significant improvement over the baseline supervised and self-supervised method SimCLR, while for Opportunity there is significant improvement over the supervised baseline and slight improvement when compared to SimCLR. Moreover, our method improves supervised baselines even when using only a small amount of the data for training. Future work should explore under which conditions our method is beneficial for human activity recognition systems and other related applications.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムは急速に改善されているが、多くのアプリケーションではトレーニングデータの注釈付けがボトルネックとなっている。 本稿では,行動に現れる対称性を生かして,どのような変換も行わずに自己教師付き学習に実データをどのように利用できるかを示す。 我々のアプローチは、2つの異なるセンサー(左手首と右手足のIMU)のコントラストマッチングによって、センサーデータと非共起センサーデータの表現をより類似させる。 我々はオポチュニティとMM-Fitデータセットに対するアプローチを検証した。 MM-Fitでは、ベースラインの教師付きおよび自己教師型手法であるSimCLRよりも大幅に改善され、オポチュニティにおいては教師型ベースラインよりも大幅に改善され、SimCLRと比較してわずかに改善されている。 また,少量のデータのみをトレーニングに使用する場合においても教師付きベースラインを改善した。 今後,本手法が人間の活動認識システムや他の関連アプリケーションにどのような効果があるかを検討する必要がある。

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