[1] 가정용 액션 게놈 : 대조적 인 조성 행동 이해

우리는 카메라, 마이크 및 열 센서를 포함한 여러 유형의 센서를 사용하여 집에서 인간의 일상 활동을 수집하는 새로운 데이터 세트 "가정용 액션 게놈"을 개발 한 것을 기쁘게 생각합니다. 우리는 생활 공간을위한 세계 최대의 멀티 모달 데이터 세트를 구성하고 출시했으며, 거실 공간을위한 대부분의 데이터 세트는 규모가 작았습니다. 이 데이터 세트를 적용함으로써 AI 연구원들은이 데이터를 기계 학습을위한 교육 데이터로 사용할 수 있으며 AI 연구는 생활 공간에있는 사람들을 지원할 수 있습니다.

위의 외에도, 우리는 다중 모드 및 다중 관점에서 계층 적 활동 인식을위한 협력 학습 기술을 개발했습니다. 이 기술을 적용함으로써 우리는 다양한 관점, 센서, 계층 적 행동 및 상세한 행동 레이블 사이의 일관된 기능을 배우고 생활 공간에서 복잡한 활동의 ​​인식 성능을 향상시킬 수 있습니다.
이 기술은 Digital AI Technology Center, Technology Division 및 Stanford University의 Stanford Vision and Learning Lab 간의 공동 작업에서 수행 된 연구의 결과입니다.

[2] Autodo : 확장 가능한 확률 적 암시 적 분화를 통한 라벨 노이즈가있는 바이어스 데이터에 대한 강력한 자동 조정

또한 교육 데이터의 배포에 따라 최적의 데이터 확대를 자동으로 수행하는 새로운 기계 학습 기술을 개발했음을 발표하게되어 기쁩니다. 이 기술은 사용 가능한 데이터가 매우 작은 실제 상황에 적용될 수 있습니다. 주요 비즈니스 영역에는 사용 가능한 데이터의 한계로 인해 AI 기술을 적용하기가 어려운 경우가 많습니다. 이 기술을 적용하면 데이터 확대 매개 변수의 튜닝 프로세스를 제거 할 수 있으며 매개 변수를 자동으로 조정할 수 있습니다. 따라서 AI 기술의 응용 범위가 더 광범위하게 퍼질 수 있습니다. 앞으로이 기술의 연구 및 개발을 더욱 가속화함으로써 우리는 친숙한 장치 및 시스템과 같은 실제 환경에서 사용할 수있는 AI 기술을 실현하기 위해 노력할 것입니다. 이 기술은 Panasonic R & D Company of America의 AI 실험실 기술 부서 디지털 AI 기술 센터에서 수행 한 연구의 결과입니다.

이 기술의 세부 사항은 CVPR2021 (2017 년 6 월 19 일부터 개최 될 예정)에서 발표 될 예정입니다.

위의 메시지는 Panasonic 공식 웹 사이트에서 제공됩니다!