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har-joint-model:香气
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2021-05-19
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AROMA:基于深度多任务学习的使用可穿戴传感器的简单和复杂的人类活动识别方法 这是我们的论文“ AROMA:使用可穿戴传感器的基于深度多任务学习的简单和复杂的人类活动识别方法”的实现。 这项工作已被Ubicomp 2018接受。 项目结构 要求:TensorFlow 1.2.1,Python 2.7 config.py:包含模型将使用的参数,例如简单活动和复杂活动的窗口长度,训练参数,例如批大小,学习速率衰减速度。 数据集路径必须在配置的“ self.dataset”中指定。 utils.py:包含项目中常用的功能 joint_model.py:建立和训练模型 main.py:项目入口您可以运行main.py -h来获取args: python main.py -h 将列出三个args: optional arguments: -h, --help sh
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har-joint-model-master
.gitignore 18B
joint_model.py 13KB
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simple-acitivty.png 20KB
har-joint-model.jpg 24KB
har-joint-model.xml 2KB
experiment_results.png 243KB
definition.png 60KB
loss_functions.png 52KB
utils.py 10KB
README.md 1KB
config.py 1KB
main.py 1KB
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向朝卿
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