論文の概要: Transformer-Based Approaches for Sensor-Based Human Activity Recognition: Opportunities and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13605v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 14:39:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:18:54.694374
• Title: Transformer-Based Approaches for Sensor-Based Human Activity Recognition: Opportunities and Challenges
• Title（参考訳）: センサに基づく人間活動認識のためのトランスフォーマーによるアプローチ--可能性と課題
• Authors: Clayton Souza Leite, Henry Mauranen, Aziza Zhanabatyrova, Yu Xiao,
• Abstract要約: トランスフォーマーは自然言語処理とコンピュータビジョンに優れており、センサーに基づくヒューマンアクティビティ認識(HAR)への道を開いた。 従来の研究では、トランスフォーマーは豊富なデータを利用したり、計算集約的な最適化アルゴリズムを使用したりした場合に、排他的よりも優れていることが示されていた。 しかし、これらのシナリオは、この分野のデータ不足と、リソース制約されたデバイスでのトレーニングと推論を頻繁に行う必要があるため、センサーベースのHARでは実現できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5983301154764783
• License:
• Abstract: Transformers have excelled in natural language processing and computer vision, paving their way to sensor-based Human Activity Recognition (HAR). Previous studies show that transformers outperform their counterparts exclusively when they harness abundant data or employ compute-intensive optimization algorithms. However, neither of these scenarios is viable in sensor-based HAR due to the scarcity of data in this field and the frequent need to perform training and inference on resource-constrained devices. Our extensive investigation into various implementations of transformer-based versus non-transformer-based HAR using wearable sensors, encompassing more than 500 experiments, corroborates these concerns. We observe that transformer-based solutions pose higher computational demands, consistently yield inferior performance, and experience significant performance degradation when quantized to accommodate resource-constrained devices. Additionally, transformers demonstrate lower robustness to adversarial attacks, posing a potential threat to user trust in HAR.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは自然言語処理とコンピュータビジョンに優れており、センサーベースのヒューマンアクティビティ認識(HAR)への道を歩んでいる。 従来の研究では、トランスフォーマーは豊富なデータを利用したり、計算集約的な最適化アルゴリズムを使用したりした場合に、排他的よりも優れていることが示されていた。 しかし、これらのシナリオは、この分野でのデータの不足と、リソース制約のあるデバイスでのトレーニングと推論を行う必要が頻繁にあるため、センサーベースのHARでは実現できない。 ウェアラブルセンサを用いたトランスフォーマーベースと非トランスフォーマーベースHARの多種多様な実装について,500以上の実験を対象とし,これらの懸念を裏付ける。 我々は、トランスフォーマーベースのソリューションがより高い計算要求をもたらし、連続的に性能が低下し、リソース制約されたデバイスに対応するために量子化されると、大幅な性能劣化が生じることを観察する。 さらに、トランスフォーマーは敵攻撃に対する堅牢性の低下を示し、HARに対するユーザの信頼を脅かす可能性がある。

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