大规模真实场景 WiFi 感知基准数据集

一段话总结

本文提出CSI-Bench，首个大规模真实场景WiFi感知基准数据集，覆盖26个室内环境、35名用户、16种商用设备，包含461小时有效数据，支持跌倒检测、呼吸监测、定位、运动源识别等单任务及用户身份、活动、 proximity联合标注的多任务学习。通过标准化评估协议和基线模型验证，发现Transformer架构在多任务学习中性能最优，且多任务联合训练可减少60%参数并提升10%以上精度，为鲁棒的WiFi感知系统提供了重要基准。

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思维导图

详细总结

一、研究背景与目标

1. WiFi感知的局限性
   • 现有研究依赖实验室环境下的同质硬件数据集（如Intel 530