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self-attention-HAR:[ECAI 2020]使用自我注意从可穿戴传感器数据中识别人类活动
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py:24个
json:4个
dummy_file:3个
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2021-03-13
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使用自我注意从可穿戴传感器数据中识别人类活动 Tensorflow 2.x实施“使用自注意力从可穿戴传感器数据中识别人类活动”, ,作者: 和M. Tanjid Hasan Tonmoy等。 [ ] [ ] **此存储库正在维护中。 最终版本的代码将很快发布** 安装 要在python3环境中安装依赖项,请运行: pip install -r requirements.txt 数据集下载 要下载数据集并将其放置在data目录下以进行模型训练和推理, dataset_download.py使用以下命令运行脚本dataset_download.py : python dataset_download.py --dataset DATASET --unzip 此处,此项目的命令行参数DATASET中的数据集名称如下: DATASET = pamap2 / opp / uschad
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self-attention-HAR-main.zip (38个子文件)
self-attention-HAR-main
.gitignore 2KB
dataset_download.py 2KB
preprocess
opp
_data_reader.py 3KB
data_loader.py 3KB
_sliding_window.py 2KB
uschad
_data_reader.py 2KB
data_loader.py 2KB
_sliding_window.py 4KB
pamap2
_data_reader.py 3KB
data_loader.py 4KB
_sliding_window.py 3KB
skoda
_data_reader.py 3KB
data_loader.py 1KB
_sliding_window.py 4KB
results
dummy_file 0B
requirements.txt 182B
data
dummy_file 0B
model
sensor_attention.py 881B
attentive_pooling.py 4KB
har_model.py 1KB
self_attention
multi_headed_attention.py 3KB
positional_encoding.py 1KB
encoder.py 1KB
assets
images
transformer-har.png 39KB
LICENSE 34KB
utils
result.py 1KB
test.py 595B
data.py 924B
train.py 2KB
README.md 2KB
configs
data.yaml 2KB
activity_maps
uschad.json 307B
pamap2.json 285B
opp.json 468B
skoda.json 330B
model.yaml 452B
saved_model
dummy_file 0B
main.py 1KB
共 38 条
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Hsmiau
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