Ang Panasonic Nagpalambo og Duha ka Abansado nga Teknolohiya sa AI,
Gidawat sa CVPR2021,
ang Nanguna nga Internasyonal nga Komperensya sa Teknolohiya sa AI sa Kalibutan
[1] Home Action Genome: Pagsabot sa Contrastive Compositional Action
Nalipay kami nga ipahibalo nga nakahimo kami og bag-ong dataset nga "Home Action Genome" nga nagkolekta sa adlaw-adlaw nga mga kalihokan sa tawo sa ilang mga panimalay gamit ang daghang klase sa sensor, lakip ang mga camera, mikropono, ug thermal sensor. Among gitukod ug gipagawas ang pinakadako nga multimodal dataset sa kalibutan para sa mga luna nga gipuy-an, samtang kadaghanan sa mga dataset para sa mga luna nga gipuy-an gagmay ra ang sukod. Pinaagi sa paggamit niini nga dataset, magamit kini sa mga tigdukiduki sa AI isip training data para sa machine learning ug AI research aron masuportahan ang mga tawo sa luna nga gipuy-an.
Gawas pa sa nahisgotan na, nakahimo kami og usa ka teknolohiya sa kooperatiba nga pagkat-on para sa hierarchical activity recognition sa multimodal ug multiple viewpoints. Pinaagi sa paggamit niini nga teknolohiya, makakat-on kita og makanunayon nga mga bahin tali sa lain-laing mga viewpoint, sensor, hierarchical behaviors, ug detalyado nga mga label sa pamatasan, ug sa ingon mapauswag ang performance sa pag-ila sa mga komplikado nga kalihokan sa mga lugar nga gipuy-an.
Kini nga teknolohiya 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.
Hulagway 1: Cooperative Compositional Action Understanding (CCAU) Ang kooperatiba nga pagbansay sa tanang modalidad nagtugot kanato nga makita ang mas maayong performance.
Gigamit namo ang training gamit ang video-level ug atomic action labels aron ang mga video ug atomic actions makabenepisyo gikan sa compositional interactions tali sa duha.
[2] AutoDO: Lig-on nga AutoAugment para sa Bias nga Datos nga adunay Label Noise pinaagi sa Scalable Probabilistic Implicit Differentiation
Nalipay usab kami nga ipahibalo nga nakaugmad kami og bag-ong teknolohiya sa machine learning nga awtomatikong mohimo sa labing maayo nga data augmentation sumala sa distribusyon sa training data. Kini nga teknolohiya magamit sa tinuod nga mga sitwasyon sa kalibutan, diin gamay ra kaayo ang magamit nga datos. Daghang mga kaso sa among mga nag-unang lugar sa negosyo, diin lisud ang paggamit sa teknolohiya sa AI tungod sa mga limitasyon sa magamit nga datos. Pinaagi sa paggamit niini nga teknolohiya, ang proseso sa pag-tune sa mga parameter sa data augmentation mahimong matangtang, ug ang mga parameter mahimong awtomatikong ma-adjust. Busa, gilauman nga ang gilapdon sa aplikasyon sa teknolohiya sa AI mahimong mas kaylap nga mokaylap. Sa umaabot, pinaagi sa dugang nga pagpadali sa panukiduki ug pag-uswag niini nga teknolohiya, maningkamot kami nga makab-ot ang teknolohiya sa AI nga magamit sa tinuod nga mga palibot sama sa pamilyar nga mga aparato ug sistema. Kini nga teknolohiya resulta sa panukiduki nga gihimo sa Digital AI Technology Center, Technology Division, AI Laboratory sa Panasonic R&D Company sa Amerika.
Hulagway 2: Gisulbad sa AutoDO ang problema sa pagpadako sa datos (Shared-policy DA dilemma). Ang distribusyon sa gipadako nga datos sa tren (giputol-putol nga asul) mahimong dili motakdo sa datos sa pagsulay (solid nga pula) sa latent space:
Ang "2" kulang sa gipadako, samtang ang "5" sobra ra ang gipadako. Tungod niini, ang mga naunang pamaagi dili makatupong sa distribusyon sa pagsulay ug ang desisyon sa nakat-unan nga classifier nga f(θ) dili tukma.
Ang mga detalye niining mga teknolohiya ipresentar sa CVPR2021 (nga ipahigayon sugod Hunyo 19, 2017).
Ang mensahe sa ibabaw gikan sa opisyal nga website sa Panasonic!
Oras sa pag-post: Hunyo-03-2021
