Panasonic dezvoltă două tehnologii avansate AI,
Acceptat la CVPR2021,
Cea mai importantă conferință internațională de tehnologie AI din lume
[1] Genomul acțiunii la domiciliu: Înțelegerea acțiunii compoziționale contrastante
Suntem încântați să vă anunțăm că am dezvoltat un nou set de date „Acțiune Acțiune” care colectează activitățile zilnice ale omului în casele lor folosind mai multe tipuri de senzori, inclusiv camere, microfoane și senzori termici. Am construit și lansat cel mai mare set de date multimodale din lume pentru spații de locuit, în timp ce majoritatea seturilor de date pentru spațiile de locuit au fost mici la scară. Prin aplicarea acestui set de date, cercetătorii AI îl pot folosi ca date de instruire pentru învățarea automată și cercetarea AI pentru a sprijini oamenii în spațiul de locuit.
Pe lângă cele de mai sus, am dezvoltat o tehnologie de învățare cooperativă pentru recunoașterea activității ierarhice în puncte de vedere multimodale și multiple. Prin aplicarea acestei tehnologii, putem învăța caracteristici consistente între diferite puncte de vedere, senzori, comportamente ierarhice și etichete de comportament detaliate și, astfel, îmbunătățirea performanței de recunoaștere a activităților complexe în spațiile de locuit.
Această tehnologie este rezultatul cercetărilor efectuate în colaborare între Centrul Digital AI Tehnologie, Divizia Tehnologică și Laboratorul de Visionare și Learning Stanford de la Universitatea Stanford.
Figura 1: Înțelegerea cooperativă a acțiunilor compoziționale (CCAU) Instruirea în mod cooperativ toate modalitățile împreună ne permite să vedem performanțe îmbunătățite.
Folosim instruire folosind atât etichete de acțiune la nivel video, cât și atomică, pentru a permite atât videoclipurilor, cât și acțiunile atomice să beneficieze de interacțiunile compoziționale dintre cele două.
[2] Autodo: Autoaugment robust pentru date părtinitoare cu zgomot etichete prin diferențierea implicită probabilistică scalabilă
De asemenea, suntem încântați să anunțăm că am dezvoltat o nouă tehnologie de învățare automată care efectuează automat o creștere optimă a datelor în funcție de distribuția datelor de instruire. Această tehnologie poate fi aplicată în situații din lumea reală, unde datele disponibile sunt foarte mici. Există multe cazuri în principalele noastre domenii de afaceri, în care este dificil să se aplice tehnologia AI din cauza limitărilor datelor disponibile. Prin aplicarea acestei tehnologii, procesul de reglare a parametrilor de creștere a datelor poate fi eliminat, iar parametrii pot fi ajustați automat. Prin urmare, se poate aștepta ca gama de aplicații a tehnologiei AI să fie răspândită mai pe scară largă. În viitor, prin accelerarea în continuare a cercetării și dezvoltării acestei tehnologii, vom lucra pentru a realiza tehnologia AI care poate fi utilizată în medii din lumea reală, cum ar fi dispozitive și sisteme familiare. Această tehnologie este rezultatul cercetărilor efectuate de Digital AI Technology Center, Technology Division, Laboratorul AI al Panasonic R&D Company of America.
Figura 2: Autodo rezolvă problema creșterii datelor (dilema DA-politică partajată). Distribuția datelor trenului augmentate (albastru punctat) poate să nu corespundă datelor de testare (roșu solid) în spațiul latent:
„2” este sub-augmentat, în timp ce „5” este exagerat. Drept urmare, metodele anterioare nu pot corespunde distribuției testelor, iar decizia clasificatorului învățat F (θ) este inexactă.
Detaliile acestor tehnologii vor fi prezentate la CVPR2021 (care va avea loc începând cu 19 iunie 2017).
Mesajul de mai sus este provenit de pe site -ul oficial Panasonic!
Timpul post: 03-2021 iunie
