Ang Panasonic Nagpalambo sa Duha ka Advanced AI Technologies,
Gidawat sa CVPR2021,
ang Nanguna nga International AI Technology Conference sa Kalibutan
[1] Home Action Genome: Contrastive Compositional Action nga Pagsabot
Nalipay kami nga ipahibalo nga nakahimo kami usa ka bag-ong dataset nga "Home Action Genome" nga nagkolekta sa adlaw-adlaw nga kalihokan sa tawo sa ilang mga balay gamit ang daghang mga klase sa sensor, lakip ang mga camera, mikropono ug thermal sensor. Naghimo kami ug nagpagawas sa pinakadako nga multimodal dataset sa kalibutan alang sa mga buhing luna, samtang ang kadaghanan sa mga dataset alang sa mga buhing luna gamay ra ang sukod. Pinaagi sa pag-apply niini nga dataset, ang AI researchers makagamit niini isip training data alang sa machine learning ug AI research aron suportahan ang mga tawo sa buhing luna.
Dugang pa sa naa sa itaas, nakamugna kami og usa ka kooperatiba nga teknolohiya sa pagkat-on alang sa hierarchical nga pag-ila sa kalihokan sa multimodal ug daghang mga panglantaw. Pinaagi sa paggamit niini nga teknolohiya, makakat-on kita sa makanunayon nga mga bahin tali sa lain-laing mga panglantaw, sensors, hierarchical kinaiya, ug detalyado nga kinaiya labels, ug sa ingon pagpalambo sa pag-ila performance sa komplikado nga mga kalihokan sa buhi nga mga luna.
Kini nga teknolohiya mao ang resulta sa panukiduki nga gihimo sa kolaborasyon tali sa Digital AI Technology Center, Technology Division, ug sa Stanford Vision and Learning Lab sa Stanford University.
Figure1: Cooperative Compositional Action Understanding (CCAU)Ang kooperatiba nga pagbansay sa tanan nga mga modalidad nga magkauban nagtugot kanamo nga makita ang mas maayo nga performance.
Gigamit namon ang pagbansay gamit ang lebel sa video ug mga label sa aksyon sa atom aron tugutan ang mga video ug aksyon nga atomic nga makabenepisyo gikan sa mga interaksyon sa komposisyon tali sa duha.
[2] AutoDO: Lig-on nga AutoAugment alang sa Biased Data nga adunay Label Noise pinaagi sa Scalable Probabilistic Implicit Differentiation
Nalipay usab kami nga ipahibalo nga nakahimo kami usa ka bag-ong teknolohiya sa pagkat-on sa makina nga awtomatiko nga naghimo sa labing kaayo nga pagdugang sa datos sumala sa pag-apod-apod sa datos sa pagbansay. Kini nga teknolohiya mahimong magamit sa tinuod nga mga sitwasyon sa kalibutan, diin ang anaa nga datos gamay ra kaayo. Adunay daghang mga kaso sa among nag-unang mga lugar sa negosyo, diin lisud ang paggamit sa teknolohiya sa AI tungod sa mga limitasyon sa magamit nga datos. Pinaagi sa pagpadapat niini nga teknolohiya, ang proseso sa pag-tune sa mga parametro sa pagdugang sa datos mahimong mawagtang, ug ang mga parametro mahimong awtomatikong i-adjust. Busa, mapaabut nga ang sakup sa aplikasyon sa teknolohiya sa AI mahimong mokaylap nga labi ka kaylap. Sa umaabot, pinaagi sa dugang nga pagpadali sa panukiduki ug pag-uswag sa kini nga teknolohiya, magtrabaho kami aron mahibal-an ang teknolohiya sa AI nga magamit sa tinuod nga kalibutan nga palibot sama sa pamilyar nga mga aparato ug sistema. Kini nga teknolohiya mao ang resulta sa panukiduki nga gihimo sa Digital AI Technology Center, Technology Division, AI Laboratory sa Panasonic R&D Company of America.
Figure 2: Gisulbad sa AutoDO ang problema sa pagdugang sa datos (Gibahin nga polisiya sa DA nga problema).
Ang "2" kulang sa pagdugang, samtang ang "5" sobra nga gipadako. Ingon usa ka sangputanan, ang nag-una nga mga pamaagi dili makatugma sa pag-apod-apod sa pagsulay ug ang desisyon sa nahibal-an nga classifier f(θ) dili tukma.
Ang mga detalye niini nga mga teknolohiya ipresentar sa CVPR2021 (nga ipahigayon gikan sa Hunyo 19, 2017).
Ang taas nga mensahe gikan sa opisyal nga website sa Panasonic!
Oras sa pag-post: Hunyo-03-2021
