RelCon：用于可穿戴数据的运动基础模型的相对对比学习

We present RelCon, a novel self-supervised Relative Contrastive learning approach for training a motion foundation model from wearable accelerometry sensors. First, a learnable distance measure is...

我们提出了一种新颖的自监督相对对比学习方法RelCon，用于从可穿戴加速度传感器训练运动基础模型。该模型通过学习距离度量捕捉相似性和领域特定语义信息，经过训练后在87376名参与者的10亿段数据上表现优异，适用于人类活动识别和步态度量回归等多种下游任务。