SPECTRA：センサーベースの行動認識のための効率的なスペクトル情報付きニューラルネットワーク
arXiv cs.LG / 2026/3/30
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要点
- SPECTRAは、計算資源の限られたエッジデバイス上でのリアルタイム・センサーベースの人間の行動認識のために、デプロイメントを最優先したスペクトル情報付きニューラルネットワークとして提案される。
- 本手法は、STFTに基づくスペクトル特徴抽出と、深さ方向分離可能（depthwise separable）畳み込み、およびチャンネル方向の自己注意を統合し、「ブラックボックス」的な系列モデリングより効率よくスペクトル—時間的依存関係を表現する。
- 注意プーリング付きのコンパクトな双方向GRUが、低い計算コストでウィンドウ内のダイナミクスを要約し、下流のモデル負担を軽減しつつ、精度を維持する。
- 5つの公開HARデータセットでの実験により、SPECTRAはより大きなCNN/LSTM/Transformerのベースラインに匹敵、または近い性能を示しながら、パラメータ数、レイテンシ、エネルギーを大幅に削減する。
- 本論文では、低レイテンシかつプライバシー保護を重視したエッジ推論を目的として、Google Pixel 9スマートフォンおよびSTM32L4マイクロコントローラ上でのエンドツーエンドのデプロイ可能性デモを報告している。
