Panasonic Du Teknolojiyên Pêşketî yên AI pêş dixe,
Ji bo CVPR2021 hat qebûlkirin,
Konferansa Pêşeng a Navneteweyî ya Teknolojiya AI ya Cîhanê
[1] Genomê Çalakiya Malê: Têgihîştina Çalakiya Kompozîsyonê ya Berawirdî
Em kêfxweş in ku radigihînin ku me komek daneyan a nû "Home Action Genome" pêşxistiye ku çalakiyên rojane yên mirovan di malên wan de bi karanîna çend celeb sensoran, di nav de kamera, mîkrofon û sensorên germî, berhev dike. Me mezintirîn komek daneyan a pirmodal a cîhanê ji bo qadên jiyanê ava kiriye û weşandiye, di heman demê de piraniya komên daneyan ji bo qadên jiyanê di pîvana piçûk de bûn. Bi sepandina vê komek daneyan, lêkolînerên AI dikarin wê wekî daneyên perwerdehiyê ji bo fêrbûna makîneyê û lêkolîna AI bikar bînin da ku piştgiriyê bidin mirovên di qada jiyanê de.
Ji bilî yên jorîn, me teknolojiyeke fêrbûna hevkar ji bo naskirina çalakiyên hiyerarşîk di perspektîfên pirmodal û piralî de pêşxistiye. Bi sepandina vê teknolojiyê, em dikarin taybetmendiyên hevgirtî di navbera perspektîfên cûda, sensoran, tevgerên hiyerarşîk û etîketên tevgerên berfireh de fêr bibin, û bi vî rengî performansa naskirina çalakiyên tevlihev di qadên jiyanê de baştir bikin.
Ev teknoloji encama lêkolînekê ye ku bi hevkariya Navenda Teknolojiya Sûni ya Dîjîtal, Beşa Teknolojiyê, û Laboratuwara Vîzyon û Fêrbûnê ya Stanford li Zanîngeha Stanford hatiye kirin.
Wêne 1: Têgihîştina Çalakiya Berhevkirinê ya Hevkar (CCAU) Perwerdekirina bi hevkarî ya hemî modalîteyan bi hev re dihêle ku em performansek çêtir bibînin.
Em perwerdehiyê bi karanîna hem etîketên asta vîdyoyê û hem jî yên çalakiya atomî bikar tînin da ku hem vîdyo û hem jî çalakiyên atomî ji têkiliyên pêkhatî yên di navbera herduyan de sûd werbigirin.
[2] AutoDO: AutoAugment-a bihêz ji bo Daneyên Bialî bi Dengê Etîketê bi rêya Cûdakirina Nepenî ya Îhtîmalî ya Pîvanbar
Her wiha em kêfxweş in ku radigihînin ku me teknolojiyeke nû ya fêrbûna makîneyê pêşxistiye ku li gorî belavkirina daneyên perwerdeyê bixweber zêdekirina daneyan a çêtirîn pêk tîne. Ev teknoloji dikare li rewşên cîhana rastîn were sepandin, ku daneyên berdest pir kêm in. Di warên karsaziya me yên sereke de gelek rewş hene ku sepandina teknolojiya AI-ê ji ber sînorkirinên daneyên berdest dijwar e. Bi sepandina vê teknolojiyê, pêvajoya mîhengkirina parametreyên zêdekirina daneyan dikare were rakirin, û parametre dikarin bixweber werin sererast kirin. Ji ber vê yekê, tê hêvîkirin ku rêza sepandina teknolojiya AI-ê dikare berfirehtir were belav kirin. Di pêşerojê de, bi leztirkirina lêkolîn û pêşkeftina vê teknolojiyê, em ê bixebitin da ku teknolojiya AI-ê pêk bînin ku dikare di jîngehên cîhana rastîn de wekî cîhaz û pergalên naskirî were bikar anîn. Ev teknoloji encama lêkolîna ku ji hêla Navenda Teknolojiya AI-ya Dîjîtal, Beşa Teknolojiyê, Laboratuwara AI ya Panasonic R&D Company of America ve hatî kirin e.
Wêne 2: AutoDO pirsgirêka zêdekirina daneyan çareser dike (dilemaya DA ya siyaseta hevbeş). Belavkirina daneyên trênê yên zêdekirî (şînê xalxalî) dibe ku bi daneyên ceribandinê (sorê zexm) di qada veşartî de li hev neke:
"2" kêm-zêdekirî ye, lê "5" zêde-zêdekirî ye. Di encamê de, rêbazên berê nikarin bi belavkirina ceribandinê re li hev bikin û biryara dabeşkerê fêrbûyî f(θ) ne rast e.
Hûrguliyên van teknolojiyan dê di CVPR2021 de (ku dê di 19ê Hezîrana 2017an de pêk were) werin pêşkêş kirin.
Peyama jorîn ji malpera fermî ya Panasonic hatiye!
Dema weşandinê: Hezîran-03-2021
