Panasonic ontwikkel twee gevorderde KI-tegnologieë,
Aanvaar tot CVPR2021,
die wêreld se voorste internasionale KI-tegnologiekonferensie
[1] Tuis Aksie Genoom: Kontrastiewe Komposisie Aksie Begrip
Ons is bly om aan te kondig dat ons 'n nuwe datastel "Home Action Genome" ontwikkel het wat die mens se daaglikse aktiwiteite in hul huise versamel deur verskeie soorte sensors te gebruik, insluitend kameras, mikrofone en termiese sensors. Ons het die wêreld se grootste multimodale datastel vir leefruimtes gebou en vrygestel, terwyl die meeste datastelle vir leefruimtes klein in skaal was. Deur hierdie datastel toe te pas, kan KI-navorsers dit gebruik as opleidingsdata vir masjienleer en KI-navorsing om mense in leefruimte te ondersteun.
Benewens bogenoemde, het ons 'n koöperatiewe leertegnologie ontwikkel vir hiërargiese aktiwiteitsherkenning in multimodale en veelvuldige standpunte. Deur hierdie tegnologie toe te pas, kan ons konsekwente kenmerke tussen verskillende standpunte, sensors, hiërargiese gedrag en gedetailleerde gedragsetikette leer, en sodoende die herkenningsprestasie van komplekse aktiwiteite in leefruimtes verbeter.
Hierdie tegnologie is die resultaat van navorsing wat in samewerking tussen die Digitale KI Tegnologiesentrum, Tegnologie-afdeling en die Stanford Vision and Learning Lab by Stanford Universiteit gedoen is.
Figuur 1: Cooperative Compositional Action Understanding (CCAU) Deur alle modaliteite saam op te lei, kan ons verbeterde prestasie sien.
Ons gebruik opleiding deur beide videovlak- en atoomaksie-etikette te gebruik om beide die video's en atoomaksies toe te laat om voordeel te trek uit die komposisie-interaksies tussen die twee.
[2] AutoDO: Robuuste AutoAugment vir bevooroordeelde data met etiketgeraas via skaalbare waarskynlike implisiete differensiasie
Ons is ook bly om aan te kondig dat ons 'n nuwe masjienleertegnologie ontwikkel het wat outomaties optimale datavergroting uitvoer volgens die verspreiding van opleidingsdata. Hierdie tegnologie kan toegepas word op werklike situasies, waar die beskikbare data baie klein is. Daar is baie gevalle in ons hoofsakegebiede waar dit moeilik is om KI-tegnologie toe te pas as gevolg van die beperkings van die beskikbare data. Deur hierdie tegnologie toe te pas, kan die instelproses van datavergrotingsparameters uitgeskakel word, en die parameters kan outomaties aangepas word. Daarom kan verwag word dat die toepassingsreeks van KI-tegnologie wyer versprei kan word. In die toekoms, deur die navorsing en ontwikkeling van hierdie tegnologie verder te versnel, sal ons werk om KI-tegnologie te verwesenlik wat in werklike omgewings soos bekende toestelle en stelsels gebruik kan word. Hierdie tegnologie is die resultaat van navorsing wat deur die Digitale KI Tegnologiesentrum, Tegnologie-afdeling, KI-laboratorium van Panasonic R&D Company of America uitgevoer is.
Figuur 2: AutoDO los die probleem van datavergroting op (Gedeelde-beleid DA-dilemma).
"2" is ondervergroot, terwyl "5" oorvergroot is. Gevolglik kan vorige metodes nie ooreenstem met die toetsverspreiding nie en die besluit van die aangeleerde klassifiseerder f(θ) is onakkuraat.
Die besonderhede van hierdie tegnologieë sal by CVPR2021 (wat vanaf 19 Junie 2017 gehou word) aangebied word.
Bogenoemde boodskap kom van Panasonic se amptelike webwerf!
Postyd: Jun-03-2021
