論文の概要: SPAR: Self-supervised Placement-Aware Representation Learning for Distributed Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16936v3
• Date: Thu, 25 Sep 2025 22:04:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 14:23:57.378224
• Title: SPAR: Self-supervised Placement-Aware Representation Learning for Distributed Sensing
• Title（参考訳）: SPAR:分散センシングのための自己教師型配置認識表現学習
• Authors: Yizhuo Chen, Tianchen Wang, You Lyu, Yanlan Hu, Jinyang Li, Tomoyoshi Kimura, Hongjue Zhao, Yigong Hu, Denizhan Kara, Tarek Abdelzaher,
• Abstract要約: SPARは分散センシングにおける自己教師型配置認識表現学習のためのフレームワークである。 SPARは、様々なモード、配置、下流タスクにまたがる優れた堅牢性と一般化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.169886927469625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present SPAR, a framework for self-supervised placement-aware representation learning in distributed sensing. Distributed sensing spans applications where multiple spatially distributed and multimodal sensors jointly observe an environment, from vehicle monitoring to human activity recognition and earthquake localization. A central challenge shared by this wide spectrum of applications, is that observed signals are inseparably shaped by sensor placements, including their spatial locations and structural roles. However, existing pretraining methods remain largely placement-agnostic. SPAR addresses this gap through a unifying principle: the duality between signals and positions. Guided by this principle, SPAR introduces spatial and structural positional embeddings together with dual reconstruction objectives, explicitly modeling how observing positions and observed signals shape each other. Placement is thus treated not as auxiliary metadata but as intrinsic to representation learning. SPAR is theoretically supported by analyses from information theory and occlusion-invariant learning. Extensive experiments on three real-world datasets show that SPAR achieves superior robustness and generalization across various modalities, placements, and downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 分散センシングにおける自己教師型配置認識表現学習のためのフレームワークであるSPARを提案する。 分散センシングは、車両の監視から人間の活動認識や地震の局所化に至るまで、複数の空間分布センサとマルチモーダルセンサが共同で環境を観測するアプリケーションにまたがる。 この幅広い応用で共有される中心的な課題は、観測された信号は、空間的位置や構造的役割を含むセンサー配置によって分離して形成されることである。 しかし、既存の事前訓練法はほとんど配置に依存しないままである。 SPARは信号と位置の双対性という統一原理によってこのギャップに対処する。 この原理で導かれたSPARは、空間的および構造的位置埋め込みと二重再構成の目的を導入し、位置と観測された信号が互いにどのように変化するかを明確にモデル化する。 したがって、配置は補助的なメタデータではなく、表現学習に固有のものとして扱われる。 SPARは情報理論とオクルージョン不変学習の分析によって理論的に支持されている。 3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験により、SPARは様々なモダリティ、配置、下流タスクにまたがる優れた堅牢性と一般化を実現することが示された。

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