har-with-imu-transformer:基于中间件的人类活动与变压器识别-源码

基于惯性的变压器活动识别 该存储库提供了本文中描述的方法的官方PyTorch实施： “使用变压器增强基于惯性的人类活动识别” （Shavit和Klein，2021年，IEEE开放访问）。 我们提出了一个基于Transformers的基于惯性的活动识别的通用框架。 使用移动设备上的惯性传感器随时间推移收集的样本将提供给Transformer Encoder架构，以学习智能手机位置识别（SLR）和人类活动识别（HAR）任务。 所提出的方法是第一个使用Transformers来完成此任务的方法，并且在多个数据集和方案中显示出提供了一致的改进。 我们的模型架构（IMU-Transformer）如下所示： 基于交互的活动识别的培训和测试 该存储库支持用于基于惯性的活动识别的深度学习模型的训练和测试。 具体来说，这些模型采用IMU数据并对活动类型进行分类。 我们支持两种模式： 基于变压器的分