[1] Домой Действие Генома: Сопоставительное Композиционное Действие Понимание

Мы рады сообщить, что разработали новый набор данных «Home Action Genome», который собирает ежедневную деятельность человека в его доме с помощью нескольких типов датчиков, включая камеры, микрофоны и тепловые датчики. Мы создали и выпустили крупнейший в мире мультимодальный набор данных для жилых помещений, в то время как большинство наборов данных для жилых помещений были небольшими по масштабу. Применяя этот набор данных, исследователи ИИ могут использовать его в качестве обучающих данных для машинного обучения и исследований ИИ для поддержки людей в жилых помещениях.

В дополнение к вышесказанному, мы разработали технологию кооперативного обучения для распознавания иерархической активности в мультимодальных и множественных точках зрения. Применяя эту технологию, мы можем изучать согласованные характеристики между различными точками зрения, датчиками, иерархическим поведением и подробными метками поведения, и таким образом улучшать производительность распознавания сложных видов деятельности в жилых пространствах.
Эта технология является результатом исследований, проведенных совместно Центром цифровых технологий искусственного интеллекта, Технологическим отделом и Лабораторией визуального и образовательного развития Стэнфордского университета.

[2] AutoDO: надежное автоматическое дополнение для предвзятых данных с шумом меток с помощью масштабируемой вероятностной неявной дифференциации

Мы также рады сообщить, что разработали новую технологию машинного обучения, которая автоматически выполняет оптимальное дополнение данных в соответствии с распределением обучающих данных. Эту технологию можно применять в реальных ситуациях, когда доступных данных очень мало. В наших основных областях бизнеса есть много случаев, когда сложно применять технологию ИИ из-за ограничений доступных данных. Применяя эту технологию, можно исключить процесс настройки параметров дополнения данных, а параметры можно регулировать автоматически. Поэтому можно ожидать, что область применения технологии ИИ может быть расширена. В будущем, еще больше ускоряя исследования и разработки этой технологии, мы будем работать над реализацией технологии ИИ, которую можно будет использовать в реальных средах, таких как знакомые устройства и системы. Эта технология является результатом исследований, проведенных Центром цифровых технологий ИИ, Технологическим отделом, Лабораторией ИИ компании Panasonic R&D Company of America.

Подробная информация об этих технологиях будет представлена ​​на конференции CVPR2021 (которая пройдет с 19 июня 2017 года).

Сообщение выше взято с официального сайта Panasonic!