Konvolutionella neurala nätverk (CNN) har blivit state-of-the-art i olika datorseende uppgifter, men de är fortfarande för tidigt för de flesta sensordata, särskilt i genomträngande och wearable computing. En viktig orsak till detta är den begränsade mängden kommenterade träningsdata. I detta dokument föreslår vi idén om att utnyttja den diskriminerande kraften hos förtränade djupa CNN:er på 2-dimensionella sensordata genom att omvandla sensormodaliteten till det visuella området. Genom tre föreslagna strategier omvandlas 2D-sensorns utgång till tryckfördelningsbilder. Sedan använder vi en förtränad CNN för överföring av lärande på konverterade bilddata. Vi utvärderar vår metod på en gångdatauppsättning av golvytans tryckkartläggning. Vi får en klassificeringsnoggrannhet på 87.66%, vilket överträffar de konventionella maskininlärningsmetoderna med över 10%.
I REF omvandlades trycksensordata till tryckfördelningsbilder, sedan användes CNN för överföring av lärande på konverterade bilddata.
Transforming sensor data to the image domain for deep learning — An application to footstep detection
{'venue': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}