@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218192,
 author = {西野, 祐希 and 前川, 卓也 and 原, 隆浩},
 issue = {13},
 month = {May},
 note = {本研究では，Few-shot 弱教師あり学習を用いて，ウェアラブル加速度センサからワークアウトなどの人間の動作をカウントする手法について検討する．ターゲットユーザからのカウント対象の動作を含む弱ラベルが付与された少数のセグメントを学習データとして，対象動作の繰り返し回数をカウントする WeakCounterF 手法を提案する．入力データセグメントに含まれる対象動作の繰り返し回数のみを示す弱ラベルを利用することで，学習用データセット収集のコストを低減することができる．まず，WeakCounterF は，データ拡張とラベル多様化を用いて，ターゲットユーザ以外のユーザ，すなわちソースユーザからの弱ラベルありデータから，多様な学習データを生成する．さらに，ターゲットユーザの少数の弱ラベルありデータから，多様な弱ラベルあり学習データを生成する．その後，Attention 機構を備える繰り返し動作カウントモデルを，ソースユーザの多様なデータで事前学習を行った後，ターゲットユーザからのデータでモデルのファインチューニングを行う．9 人の参加者による実験により，WeakCounterF の有効性を示した．},
 title = {Few-shot弱教師あり学習を用いたウェアラブル加速度センサによる動作カウント手法},
 year = {2022}
}