Panasonic распрацоўвае дзве перадавыя тэхналогіі AI,
Прыняты ў CVPR2021,
вядучая міжнародная канферэнцыя па тэхналогіях штучнага інтэлекту
[1] Геном хатняга дзеяння: разуменне кантраснага кампазіцыйнага дзеяння
Мы рады паведаміць, што мы распрацавалі новы набор даных "Home Action Genome", які збірае штодзённыя дзеянні чалавека ў іх дамах з выкарыстаннем некалькіх тыпаў датчыкаў, уключаючы камеры, мікрафоны і цеплавыя датчыкі. Мы стварылі і выпусцілі найбуйнейшы ў свеце мультымадальны набор даных для жылых памяшканняў, у той час як большасць набораў даных для жылых памяшканняў былі невялікімі па маштабе. Прымяняючы гэты набор даных, даследчыкі штучнага інтэлекту могуць выкарыстоўваць яго ў якасці вучэбных даных для машыннага навучання і даследаванняў штучнага інтэлекту для падтрымкі людзей у жылым памяшканні.
У дадатак да вышэйсказанага, мы распрацавалі тэхналогію сумеснага навучання для іерархічнага распазнавання дзейнасці ў мультымадальных і некалькіх пунктах гледжання. Прымяняючы гэтую тэхналогію, мы можам вывучаць узгодненыя характарыстыкі паміж рознымі пунктамі гледжання, датчыкамі, іерархічнымі паводзінамі і дэталёвымі пазнакамі паводзін і, такім чынам, палепшыць прадукцыйнасць распазнавання складанай дзейнасці ў жылых памяшканнях.
Гэтая тэхналогія з'яўляецца вынікам даследаванняў, праведзеных у супрацоўніцтве паміж Тэхналагічным аддзелам Digital AI Technology Center і Стэнфардскай лабараторыяй Vision and Learning Lab пры Стэнфардскім універсітэце.
Малюнак 1: Сумеснае разуменне кампазіцыйнага дзеяння (CCAU) Сумеснае навучанне ўсіх мадальнасцей разам дазваляе нам бачыць паляпшэнне прадукцыйнасці.
Мы выкарыстоўваем навучанне з выкарыстаннем метак як на ўзроўні відэа, так і на атамарных дзеяннях, каб і відэа, і атамарныя дзеянні маглі атрымаць выгаду ад кампазіцыйнага ўзаемадзеяння паміж імі.
[2] AutoDO: надзейнае аўтадапаўненне для зрушаных даных з шумам этыкетак праз маштабаваную імавернасную няяўную дыферэнцыяцыю
Мы таксама рады паведаміць, што мы распрацавалі новую тэхналогію машыннага навучання, якая аўтаматычна выконвае аптымальнае папаўненне даных у адпаведнасці з размеркаваннем навучальных даных. Гэтую тэхналогію можна прымяніць да рэальных сітуацый, калі даступных дадзеных вельмі мала. Ёсць шмат выпадкаў у нашых асноўных сферах дзейнасці, дзе цяжка прымяніць тэхналогію штучнага інтэлекту з-за абмежаванняў даступных даных. Прымяняючы гэтую тэхналогію, працэс налады параметраў павелічэння даных можа быць ліквідаваны, і параметры могуць быць настроены аўтаматычна. Такім чынам, можна чакаць, што дыяпазон прымянення тэхналогіі штучнага інтэлекту можа быць распаўсюджаны больш шырока. У будучыні, шляхам далейшага паскарэння даследаванняў і распрацовак гэтай тэхналогіі, мы будзем працаваць над рэалізацыяй тэхналогіі штучнага інтэлекту, якая можа выкарыстоўвацца ў рэальных умовах, такіх як знаёмыя прылады і сістэмы. Гэтая тэхналогія з'яўляецца вынікам даследаванняў, праведзеных Цэнтрам тэхналогій лічбавага штучнага інтэлекту, аддзелам тэхналогій, лабараторыяй штучнага інтэлекту амерыканскай кампаніі Panasonic R&D.
Малюнак 2: AutoDO вырашае праблему павелічэння даных (дылема агульнай палітыкі DA). Размеркаванне дапоўненых даных цягніка (пункцірна-сіні) можа не супадаць з данымі тэсту (суцэльны чырвоны) у латэнтнай прасторы:
"2" - гэта недапоўненае, а "5" - залішняе. У выніку папярэднія метады не могуць адпавядаць тэставаму размеркаванню, а рашэнне вывучанага класіфікатара f(θ) недакладнае.
Падрабязнасці гэтых тэхналогій будуць прадстаўлены на CVPR2021 (адбудзецца 19 чэрвеня 2017 г.).
Паведамленне вышэй паступае з афіцыйнага сайта Panasonic!
Час публікацыі: 3 чэрвеня 2021 г
