論文の概要: WiFi CSI Based Temporal Activity Detection Via Dual Pyramid Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16233v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 03:00:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:37.933655
• Title: WiFi CSI Based Temporal Activity Detection Via Dual Pyramid Network
• Title（参考訳）: WiFi CSIを用いたデュアルピラミッドネットワークによる時間的活動検出
• Authors: Zhendong Liu, Le Zhang, Bing Li, Yingjie Zhou, Zhenghua Chen, Ce Zhu,
• Abstract要約: WiFiによる時間的活動検出の課題に対処する。 本稿では,時間信号セマンティックスと局所感性応答を統合した効率の良いデュアルピラミッドネットワークを提案する。 553個のWiFi CSIサンプルに対して,2,114以上のアクティビティセグメントを持つデータセットを導入しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.854696923757466
• License:
• Abstract: We address the challenge of WiFi-based temporal activity detection and propose an efficient Dual Pyramid Network that integrates Temporal Signal Semantic Encoders and Local Sensitive Response Encoders. The Temporal Signal Semantic Encoder splits feature learning into high and low-frequency components, using a novel Signed Mask-Attention mechanism to emphasize important areas and downplay unimportant ones, with the features fused using ContraNorm. The Local Sensitive Response Encoder captures fluctuations without learning. These feature pyramids are then combined using a new cross-attention fusion mechanism. We also introduce a dataset with over 2,114 activity segments across 553 WiFi CSI samples, each lasting around 85 seconds. Extensive experiments show our method outperforms challenging baselines. Code and dataset are available at https://github.com/AVC2-UESTC/WiFiTAD.
• Abstract（参考訳）: WiFiによる時間的活動検出の課題に対処し、時間信号セマンティックエンコーダと局所感応応答エンコーダを統合した効率的なデュアルピラミッドネットワークを提案する。 テンポラルシグナルセマンティックエンコーダは、特徴学習を高周波数と低周波数のコンポーネントに分割し、重要な領域を強調し、重要でない領域をダウンプレイする新しいマスクアテンション機構を使用し、特徴をContraNormを使って融合させる。 局所感度応答エンコーダは、学習せずに変動をキャプチャする。 これらの特徴ピラミッドは、新しいクロスアテンション融合機構を使って結合される。 また、553個のWiFi CSIサンプルに対して2,114以上のアクティビティセグメントを持つデータセットも導入しました。 大規模な実験により,本手法は基準線よりも優れた性能を示した。 コードとデータセットはhttps://github.com/AVC2-UESTC/WiFiTAD.comで入手できる。

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