可穿戴活动识别换掉固定通道输入层：一套权重跨四个数据集，PAMAP2 达 99.23%
可穿戴传感器活动识别长期受制于固定通道数的输入层，换数据集就要重设网络。UniHAR 用通道无关的逐通道描述子把不同传感器布局投影到统一特征空间，再以三种时间尺度分块并用傅里叶混合捕捉步态等周期结构。同一套骨干在 UCI-HAR、Opportunity、Daphnet、PAMAP2 上分别取得 96.35%、94.45%、96.44%、99.23% 的准确率，参数量在 0.7–0.9M 之间。
可穿戴传感器活动识别长期受制于固定通道数的输入层，换数据集就要重设网络。UniHAR 用通道无关的逐通道描述子把不同传感器布局投影到统一特征空间，再以三种时间尺度分块并用傅里叶混合捕捉步态等周期结构。同一套骨干在 UCI-HAR、Opportunity、Daphnet、PAMAP2 上分别取得 96.35%、94.45%、96.44%、99.23% 的准确率，参数量在 0.7–0.9M 之间。
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