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  1. 全国大会
  2. 84回
  3. ネットワーク

Mobile-aware Convolutional Neural Network for Sensor-based Human Activity Recognition

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221258
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/221258
60c9c4f9-f4e5-42bd-9a52-f64daada3e90
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z84-4Y-05.pdf IPSJ-Z84-4Y-05.pdf (325.4 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2022-02-17
タイトル
タイトル Mobile-aware Convolutional Neural Network for Sensor-based Human Activity Recognition
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ネットワーク
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
福井大
著者所属
福井大
著者名 小林, 慧

× 小林, 慧

小林, 慧

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長谷川, 達人

× 長谷川, 達人

長谷川, 達人

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 センサベースの行動認識では畳み込み層を3層ほど重ねたシンプルなConvolutional Neural Networkが多く用いられている. より高度な構造も研究されているものの,画像認識分野で5年程度前に提案された構造の適用に留まっており,最新のモデル構造の有効性は定かではない. また,オンデバイス推論にはスマートフォン上で高速に動作する深層学習モデルが必要である. 本研究では,画像認識分野で提案されたモダンな構造が行動認識において有効であるか,推定精度やデバイス上での推論時間などの観点から評価する. それを踏まえ,ベイズ最適化によるNeural Architecture Searchによりセンサベースの行動認識に特化したモデル構造を探索し有効性を評価する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第84回全国大会講演論文集

巻 2022, 号 1, p. 169-170, 発行日 2022-02-17
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 14:14:00.641963
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