REFIT：无标签修复可穿戴传感器佩戴偏移
原文标题：REFIT: Recognize, Fix, and Test Wearable Sensor Placement Shifts without Labels
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论文提出REFIT，一种针对冻结活动识别模型的输入校准方法，可在无标签、无重训练的情况下修复传感器佩戴位置变化（如换腕、反向佩戴）导致的轴向偏移。方法通过轴变换族拟合用户数据识别偏移类型并校正，实验显示其优于无标签测试时自适应方法。
- 问题
- 可穿戴传感器换腕或反向佩戴导致轴向偏移，冻结模型精度骤降。
- 方法
- 用轴变换族（反射、旋转）拟合用户数据，匹配训练统计量识别偏移类型并校正，无需标签或重训练。
- 结果
- 在所有数据集上优于无标签测试时自适应方法，恢复大部分因重新佩戴损失的精度。
- 影响
- 让已部署的活动识别模型免重训适应佩戴变化，降低可穿戴产品的维护与数据标注成本。
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