华电软工非全研究生-毕业论文定位实验的进展和进入实战阶段

作为华电软工非全研究生,作者在室内定位领域取得进展,成功设计出性能优越的轻量级深度学习模型。通过二手设备和模型轻量化,将模型移植到小米手机,克服了研究过程中的孤独和困难。下一步计划是收集数据集,评估模型,并研究基于fingerprinting的定位模型,同时寻求科研合作与交流。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一点感悟:
由于选的定位方向,所以导师和周围的朋友很少有懂技术细节,因此遇到问题只能看论文、国外书籍,多亏gpt等工具给我带来了不少帮助。偶尔遇到几个全日制的学生也是小白。因此无人可以交流细节技术实现,这种研究之路的孤独感油然而生。
我对自己的要求是不能只做玩具和仿真,最后要落地,因此要解决的实际工程问题也很多。
因此每过一段时间,来总结记录实验进展,鼓励自己在困难中前行!

1.成功设计深度学习模型

历史2个多月业余时间,设计的模型在4个数据集中训练推理有良好的性能表现,模型在轻量级方面和准确度都稍微超过顶会模型。

2、进入实战阶段

2.1、买了二手安卓设备

我的模型和定位依赖谷歌的arcore服务,家里的旧mate10手机无法兼容,因此调研了一下谷歌arcore支持哪些国产廉价手机,找到了谷歌支持的设备列表,贴出来网址:https://developers.google.com/ar/devices?hl=zh-cn。截图如下:

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