AutoMR: A Universal Time Series Motion Recognition Pipeline

📄 arXiv: 2502.15228v1 📥 PDF

作者: Likun Zhang, Sicheng Yang, Zhuo Wang, Haining Liang, Junxiao Shen

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-02-21

备注: 5 figures

💡 一句话要点

AutoMR：通用时序运动识别流水线，解决多模态数据处理难题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 运动识别 时序数据 多模态学习 自动化 超参数优化 QuartzNet 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有运动识别方法难以应对不同数据集的传感器数据格式差异，需要针对特定任务进行定制开发。
  2. AutoMR通过集成数据预处理、模型训练、超参数调优和评估，实现端到端的自动化运动识别流水线。
  3. 实验结果表明，AutoMR在10个不同数据集上实现了最先进的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种端到端的自动化运动识别（AutoMR）流水线，专为多模态数据集设计。该框架无缝集成了数据预处理、模型训练、超参数调优和评估，从而在各种场景中实现稳健的性能。我们的方法解决了两个主要挑战：1) 不同数据集之间传感器数据格式和参数的可变性，传统上这需要针对特定任务的机器学习实现；2) 超参数调优的复杂性和时间消耗，以获得最佳模型性能。我们的库提供了一个一体化解决方案，以QuartzNet作为核心模型，并结合了自动超参数调优和全面的指标跟踪。广泛的实验表明了其在10个不同数据集上的有效性，并实现了最先进的性能。这项工作为在各种实际应用中部署运动捕捉解决方案奠定了坚实的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有运动识别方法在处理多模态时序数据时，面临两个主要痛点。一是不同数据集的传感器数据格式和参数差异巨大，导致模型难以泛化，需要针对每个数据集进行定制化开发。二是超参数调优过程耗时且复杂，难以找到最优的模型配置。

核心思路：AutoMR的核心思路是构建一个通用的、自动化的运动识别流水线，通过集成数据预处理、模型训练、超参数调优和评估等模块，实现端到端的自动化。这样可以减少人工干预，提高模型开发效率，并提升模型在不同数据集上的泛化能力。

技术框架：AutoMR的整体框架包含以下几个主要模块：1) 数据预处理模块，负责处理不同格式的传感器数据，进行标准化和清洗；2) 模型训练模块，使用QuartzNet作为核心模型进行训练；3) 超参数调优模块，自动搜索最优的模型超参数；4) 评估模块，使用全面的指标评估模型性能。整个流程自动化运行，无需人工干预。

关键创新：AutoMR的关键创新在于其通用性和自动化。它通过统一的数据预处理流程和自动超参数调优，解决了传统方法中需要针对特定数据集进行定制化开发的难题。此外，AutoMR还提供了一个全面的指标跟踪系统，方便用户监控模型训练过程和评估模型性能。

关键设计：AutoMR使用QuartzNet作为核心模型，这是一种基于时间卷积网络的语音识别模型，具有强大的时序建模能力。在超参数调优方面，AutoMR采用了一种基于贝叶斯优化的方法，可以高效地搜索最优的超参数组合。此外，AutoMR还设计了一系列数据增强方法，以提高模型的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AutoMR在10个不同的多模态运动识别数据集上进行了广泛的实验，结果表明，AutoMR能够实现最先进的性能。具体来说，AutoMR在多个数据集上超越了现有的基线方法，取得了显著的性能提升，验证了其有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

AutoMR具有广泛的应用前景，例如智能家居、健康监测、运动分析、人机交互等领域。它可以用于识别用户的日常活动、监测健康状况、分析运动姿态，并为用户提供个性化的服务。未来，AutoMR有望成为运动捕捉解决方案的核心技术，推动相关产业的发展。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present an end-to-end automated motion recognition (AutoMR) pipeline designed for multimodal datasets. The proposed framework seamlessly integrates data preprocessing, model training, hyperparameter tuning, and evaluation, enabling robust performance across diverse scenarios. Our approach addresses two primary challenges: 1) variability in sensor data formats and parameters across datasets, which traditionally requires task-specific machine learning implementations, and 2) the complexity and time consumption of hyperparameter tuning for optimal model performance. Our library features an all-in-one solution incorporating QuartzNet as the core model, automated hyperparameter tuning, and comprehensive metrics tracking. Extensive experiments demonstrate its effectiveness on 10 diverse datasets, achieving state-of-the-art performance. This work lays a solid foundation for deploying motion-capture solutions across varied real-world applications.