論文の概要: STELLAR: Siamese Multi-Headed Attention Neural Networks for Overcoming Temporal Variations and Device Heterogeneity with Indoor Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10312v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 04:12:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 17:13:11.992605
• Title: STELLAR: Siamese Multi-Headed Attention Neural Networks for Overcoming Temporal Variations and Device Heterogeneity with Indoor Localization
• Title（参考訳）: STELLAR: 屋内局所化による時間変動とデバイス不均一性克服のためのシームズマルチヘッドアテンションニューラルネットワーク
• Authors: Danish Gufran, Saideep Tiku, and Sudeep Pasricha
• Abstract要約: スマートフォンベースの屋内ローカライゼーションは、モバイルおよびIoTデバイスを屋内でローカライズするためのコスト効率と正確なソリューションとして登場した。 対照的な学習手法を実装した新しいフレームワークSTELLARを提案する。 その結果,最先端技術と比較して精度が8～75%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9699290794642366
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Smartphone-based indoor localization has emerged as a cost-effective and accurate solution to localize mobile and IoT devices indoors. However, the challenges of device heterogeneity and temporal variations have hindered its widespread adoption and accuracy. Towards jointly addressing these challenges comprehensively, we propose STELLAR, a novel framework implementing a contrastive learning approach that leverages a Siamese multi-headed attention neural network. STELLAR is the first solution that simultaneously tackles device heterogeneity and temporal variations in indoor localization, without the need for retraining the model (re-calibration-free). Our evaluations across diverse indoor environments show 8-75% improvements in accuracy compared to state-of-the-art techniques, to effectively address the device heterogeneity challenge. Moreover, STELLAR outperforms existing methods by 18-165% over 2 years of temporal variations, showcasing its robustness and adaptability.
• Abstract（参考訳）: スマートフォンベースの屋内ローカライゼーションは、モバイルおよびIoTデバイスを屋内でローカライズするためのコスト効率と正確なソリューションとして登場した。 しかし、デバイスの不均一性と時間変動の課題は、その普及と精度を妨げている。 これらの課題を包括的に解決するために、我々は、シームズマルチヘッドアテンションニューラルネットワークを活用したコントラスト学習アプローチを実装する新しいフレームワークであるSTELLARを提案する。 STELLARは、モデルの再トレーニング(再校正自由)を必要とせず、デバイスの不均一性と時間的変動を同時に対処する最初のソリューションである。 多様な屋内環境における評価結果から,デバイスの不均一性課題を効果的に解決するために,最先端技術と比較して8～75%精度が向上した。 さらに、STELLARは2年間の時間変動で既存の手法を18-165%上回り、その堅牢性と適応性を示している。

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