17 сентября 2026 г.
Носимые устройства распознают бытовые действия: TBANet показала 98,91% на PAMAP2
TBANet показала точность 98,91% на PAMAP2 в материале «Хайтек» от 17 сентября 2026 года. Нейросеть распознаёт более 30 видов активности на носимых устройствах. На UniMiB SHAR с 8 типами падений она получила 97,49%.
Нейросеть учится на примерах, а не следует заранее написанным правилам. TBANet соединяет TCN с веткой BiLSTM и BiGRU, а затем классифицирует данные с носимых устройств.
Проверка. UniMiB SHAR содержит 11 771 образец от 30 человек, 9 повседневных активностей и 8 типов падений. Показатель 98,91% относится к PAMAP2, а не к набору с данными падений.
Повторение. Репозиторий требует Python 3.10+ и TensorFlow 2.15. Датасеты нужно разложить по папкам `data/unimib`, `data/pamap2/Protocol` и `data/wharf`. `scripts/train.py` запускает полный прогон на 5 seed и до 400 эпох, а `scripts/infer.py` принимает массив формы `(N, T, F)` или `(T, F)`.
Полный протокол оценки в репозитории рассчитан на 5 seed и до 400 эпох для каждого из трёх наборов.
Первоисточник
