파나소닉, 두 가지 첨단 AI 기술 개발
CVPR2021에 승인됨,
세계 최고의 국제 AI 기술 컨퍼런스
[1] 홈 액션 게놈: 대조 구성 액션 이해
우리는 카메라, 마이크, 열 센서를 포함한 여러 유형의 센서를 사용하여 집에서 인간의 일상 활동을 수집하는 새로운 데이터 세트 "홈 액션 게놈"을 개발했음을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 우리는 세계 최대의 생활 공간에 대한 다중 모드 데이터 세트를 구축하여 출시했지만, 대부분의 생활 공간에 대한 데이터 세트는 규모가 작았습니다. AI 연구자들은 이 데이터세트를 적용해 머신러닝과 AI 연구를 위한 훈련 데이터로 활용해 생활 공간에서 사람들을 지원할 수 있다.
이외에도 다중 모드, 다중 관점에서의 계층적 활동 인식을 위한 협력 학습 기술을 개발했습니다. 이 기술을 적용하면 서로 다른 시점, 센서, 계층적 행동, 세부 행동 라벨 간의 일관된 특징을 학습할 수 있으며, 이를 통해 생활 공간에서 복잡한 활동의 인식 성능을 향상시킬 수 있습니다.
이 기술은 스탠포드대학교 디지털AI기술센터 기술부와 스탠포드 비전 및 학습 연구소가 공동으로 진행한 연구 결과다.
그림 1: CCAU(Cooperative Compositional Action Understanding) 모든 양식을 함께 협력적으로 훈련하면 성능이 향상되는 것을 볼 수 있습니다.
우리는 비디오 수준 및 원자적 작업 레이블을 모두 사용하여 교육을 활용하여 비디오와 원자적 작업이 둘 사이의 구성적 상호 작용으로부터 이점을 얻을 수 있도록 합니다.
[2] AutoDO: 확장 가능한 확률적 암시적 차별화를 통해 라벨 노이즈가 있는 편향된 데이터에 대한 강력한 자동 증강
또한 훈련 데이터의 분포에 따라 최적의 데이터 증강을 자동으로 수행하는 새로운 머신러닝 기술을 개발했다는 소식을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 이 기술은 사용 가능한 데이터가 매우 작은 실제 상황에 적용될 수 있습니다. 당사의 주요 사업 분야에서는 이용 가능한 데이터의 한계로 인해 AI 기술을 적용하기 어려운 경우가 많습니다. 이 기술을 적용하면 데이터 증대 매개변수의 튜닝 과정을 생략하고 매개변수를 자동으로 조정할 수 있다. 따라서 AI 기술의 적용 범위가 더욱 폭넓게 확산될 수 있을 것으로 기대된다. 앞으로는 이 기술의 연구개발에 더욱 박차를 가해 친숙한 기기나 시스템 등 실생활 환경에서 사용할 수 있는 AI 기술의 실현에 힘쓰겠습니다. 이 기술은 미국 파나소닉 R&D 컴퍼니 AI 연구소 기술부 디지털 AI 기술 센터가 실시한 연구 결과다.
그림 2: AutoDO는 데이터 증대 문제(공유 정책 DA 딜레마)를 해결합니다. 증강된 열차 데이터(파란색 파선)의 분포는 잠재 공간의 테스트 데이터(빨간색 단색)와 일치하지 않을 수 있습니다.
"2"는 과소증대된 반면, "5"는 과증강되었습니다. 결과적으로, 이전 방법은 테스트 분포와 일치할 수 없으며 학습된 분류기 f(θ)의 결정이 부정확합니다.
이들 기술에 대한 자세한 내용은 CVPR2021(2017년 6월 19일 개최 예정)에서 발표될 예정이다.
위의 메시지는 Panasonic 공식 웹사이트에서 온 것입니다!
게시 시간: 2021년 6월 3일
