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洞察 - 웨어러블 센서 기반 인간 활동 인식
실제 상황에서의 활동 데이터 주석화 방법에 대한 실증적 연구
다양한 주석화 방법이 활동 데이터의 품질과 딥러닝 모델의 성능에 직접적인 영향을 미친다.
실제 환경에서 수집된 데이터의 주석 작성 방법에 대한 실증적 연구
실제 환경에서 수집된 데이터의 주석 작성 방법에 따라 주석의 품질과 딥러닝 모델의 성능이 크게 달라진다.
실제 환경에서의 활동 데이터 주석화 방법에 대한 실증적 연구
실제 환경에서 수집된 활동 데이터의 주석화 방법에 따라 주석의 품질과 딥러닝 모델의 성능이 크게 달라진다.
실제 환경에서 수집된 데이터의 주석 처리 방법에 대한 실증적 연구
실제 환경에서 수집된 데이터의 주석 처리 방법에 따라 주석의 품질과 딥러닝 모델의 성능이 크게 달라진다.
웨어러블 센서 기반 인간 활동 인식, 분할 및 예측을 위한 Patch-to-Label Seq2Seq 트랜스포머
전통적인 딥러닝 방법은 센서 데이터에서 인간 활동을 동시에 분할, 인식 및 예측하는 데 어려움이 있다. 이 논문에서는 이 세 가지 과제를 효율적으로 수행할 수 있는 단일 작업 모델인 P2LHAP를 제안한다.
