Jammer-Loc

Ce dépôt contient le code et le lien vers le jeu de données associés à l'article
« Apprentissage automatique et profond pour la localisation de brouilleurs UWB en intérieur. »

Exemple d'utilisation

Lancez le processus d'optimisation des hyperparamètres :

python hpo.py \
  --task classification \
  --mode actual \
  --framework ml \
  --config config.yaml \
  --trials 50 \
  --study-name my_study

1. Les modèles et les métriques doivent être enregistrés par main.py dans le format attendu.
2. Les résultats Optuna sont enregistrés dans hpo.db par défaut.
3. Toutes les options de ligne de commande sont définies dans hpo.py à l'aide d'argparse. Reportez-vous à ce fichier pour les descriptions et les options supplémentaires.

Classification et régression sur la source et test sur l'ensemble de test

Pour exécuter une classification ou une régression sur le jeu de données source et la tester sur l'ensemble de test, vous pouvez utiliser :

python main.py --config config.yaml

1. Les sorties et les métriques seront enregistrées dans le répertoire défini par cfg.output.directory.
2. Tous les points de contrôle (checkpoints) et les métriques des modèles seront enregistrés par modèle (par exemple, outputs/simple_nn/).
3. En cas d'échec d'exécution, des journaux détaillés — incluant des messages d'erreur structurés et des traces de pile — seront enregistrés pour faciliter le débogage systématique et l'analyse des causes profondes.

Alignement de domaine

Les noms de fichiers des méthodes d'alignement de domaine correspondent directement à leurs noms respectifs dans la publication.

Configuration des chemins

Assurez-vous d'ajuster les chemins en fonction de la structure de votre projet dans le fichier config.yaml.

Jeux de données

En raison de contraintes de taille, les jeux de données bruts ne sont pas inclus dans ce dépôt.
Ils peuvent être téléchargés à partir de .

Cependant, pour faciliter l'exécution immédiate du code, deux fichiers Parquet sont fournis dans ce dépôt pour les domaines source et cible. Les fichiers compressés de tableaux NumPy (.npz), contenant les données pour les modèles d'alignement de domaine, sont accessibles via le lien ci-dessus.