[1] Genom domačega dejanja: kontrastno razumevanje kompozicijskega dejanja

Z veseljem sporočamo, da smo razvili nov nabor podatkov »Home Action Genome«, ki zbira dnevne dejavnosti ljudi v njihovih domovih z uporabo več vrst senzorjev, vključno s kamerami, mikrofoni in toplotnimi senzorji. Konstruirali in izdali smo največji multimodalni nabor podatkov za bivalne prostore na svetu, medtem ko je večina naborov podatkov za bivalne prostore majhnega obsega. Z uporabo tega nabora podatkov jih lahko raziskovalci umetne inteligence uporabijo kot podatke za usposabljanje za strojno učenje in raziskave umetne inteligence za podporo ljudem v življenjskem prostoru.

Poleg naštetega smo razvili tehnologijo kooperativnega učenja za hierarhično prepoznavanje dejavnosti v multimodalnih in več pogledih. Z uporabo te tehnologije se lahko naučimo skladnih lastnosti med različnimi pogledi, senzorji, hierarhičnimi vedenji in podrobnimi oznakami vedenja ter tako izboljšamo zmogljivost prepoznavanja kompleksnih dejavnosti v bivalnih prostorih.
Ta tehnologija je rezultat raziskave, izvedene v sodelovanju med Digital AI Technology Center, Technology Division, in Stanford Vision and Learning Lab na Univerzi Stanford.

[2] AutoDO: Robustno samodejno povečevanje za pristranske podatke s šumom oznak prek razširljivega verjetnostnega implicitnega razlikovanja

Prav tako z veseljem sporočamo, da smo razvili novo tehnologijo strojnega učenja, ki samodejno izvaja optimalno povečanje podatkov glede na distribucijo podatkov o usposabljanju. To tehnologijo je mogoče uporabiti v realnih situacijah, kjer je razpoložljivih podatkov zelo malo. Na naših glavnih poslovnih področjih je veliko primerov, kjer je zaradi omejitev razpoložljivih podatkov težko uporabiti tehnologijo umetne inteligence. Z uporabo te tehnologije je mogoče odpraviti postopek prilagajanja parametrov povečanja podatkov in parametre samodejno prilagoditi. Zato je mogoče pričakovati, da se lahko področje uporabe tehnologije umetne inteligence razširi širše. V prihodnosti si bomo z nadaljnjim pospeševanjem raziskav in razvoja te tehnologije prizadevali uresničiti tehnologijo umetne inteligence, ki jo je mogoče uporabiti v realnih okoljih, kot so znane naprave in sistemi. Ta tehnologija je rezultat raziskave Digital AI Technology Center, Technology Division, AI Laboratory družbe Panasonic R&D Company of America.

Podrobnosti o teh tehnologijah bodo predstavljene na CVPR2021 (ki bo potekal od 19. junija 2017).

Zgornje sporočilo prihaja z uradne spletne strani Panasonic!