Panasonic Du Teknolojiyên Pêşkeftî yên AI-ê pêş dixe,
CVPR2021 pejirand,
Konferansa Teknolojiya AI ya Navneteweyî ya Pêşerojê ya Cîhanê
[1] Genoma Çalakiya Malê: Têgihîştina Çalakiya Pêkhatî ya Berevajî
Em bi kêfxweşî radigihînin ku me danehevek nû "Home Action Genome" pêşve xistiye ku çalakiyên rojane yên mirovan li malên wan bi karanîna çend celeb sensoran berhev dike, di nav de kamera, mîkrofon û senzorên germî. Me mezintirîn daneheva multimodal a cîhanê ji bo cîhên jiyanê ava kiriye û derxistiye, di heman demê de ku piraniya danehevên cîhên jiyanê di pîvanê de piçûk bûne. Bi sepandina vê databasê, lêkolînerên AI-ê dikarin wê wekî daneyên perwerdehiyê ji bo fêrbûna makîneyê û lêkolîna AI-ê bikar bînin da ku piştgiriyê bidin mirovên li cîhê jiyanê.
Ji bilî ya jor, me teknolojiyek fêrbûna hevkariyê ji bo naskirina çalakiya hiyerarşîk di nêrînên piralî û pirjimar de pêşxistiye. Bi sepandina vê teknolojiyê, em dikarin taybetmendiyên domdar di navbera nêrînên cihêreng, senzor, tevgerên hiyerarşîk, û etîketên behrê yên berfireh de fêr bibin, û bi vî rengî performansa naskirina çalakiyên tevlihev ên li cîhên jiyanê baştir bikin.
Ev teknolojî encama lêkolînê ye ku bi hevkariya Navenda Teknolojiya AI-ya Dîjîtal, Beşa Teknolojiyê, û Laboratoriya Vîzyon û Fêrbûnê ya Stanford li Zanîngeha Stanfordê pêk tê.
Figure1: Têgihîştina Çalakiya Pêkhatî ya Hevkar (CCAU) Bi hevra perwerdekirina hemî modalîteyên bi hev re dihêle ku em performansa çêtir bibînin.
Em perwerdehiyê bi karanîna hem-asta vîdyoyê û hem jî nîşaneyên çalakiya atomî bikar tînin da ku hem vîdyo û hem jî çalakiyên atomî ji danûstendinên pêkhatî yên di navbera her duyan de sûd werbigirin.
[2] AutoDO: Ji bo Daneyên Biased bi Dengê Labelê ve Bi Cûdahiya Îhtîmala Berbelavkirî ya Berbiçav re Veguheztina Xweser a Zehmet
Di heman demê de em kêfxweş in ku em radigihînin ku me teknolojiyek nû ya fêrbûna makîneyê pêşxistiye ku bixweber li gorî belavkirina daneyên perwerdehiyê zêdekirina daneya çêtirîn pêk tîne. Ev teknolojî dikare li ser rewşên cîhana rastîn, ku daneyên berdest pir piçûk in, were sepandin. Di warên karsaziya meya sereke de gelek bûyer hene, ku ji ber tixûbên daneyên berdest pêkanîna teknolojiya AI-ê dijwar e. Bi sepandina vê teknolojiyê, pêvajoya birêkûpêkkirina pîvanên zêdekirina daneyê dikare were rakirin, û pîvan dikarin bixweber werin sererast kirin. Ji ber vê yekê, meriv dikare were hêvî kirin ku qada serîlêdanê ya teknolojiya AI-ê bi berfirehî belav bibe. Di pêşerojê de, bi leztirkirina lêkolîn û pêşkeftina vê teknolojiyê, em ê bixebitin ku teknolojiya AI-ê ya ku dikare di hawîrdorên cîhana rastîn ên wekî cîhaz û pergalên naskirî de were bikar anîn nas bike. Ev teknolojî encama lêkolînê ye ku ji hêla Navenda Teknolojiya AI-ya dîjîtal, Dabeşa Teknolojiyê, Laboratory AI ya Pargîdaniya R&D ya Panasonic ya Amerîkî ve hatî kirin.
Wêneyê 2: AutoDO pirsgirêka zêdekirina daneyê çareser dike (Dîlema DA-ya polîtîkaya hevpar). Dibe ku belavkirina daneyên trênê yên zêdekirî (şîna şîn) bi daneyên ceribandinê (sora hişk) di cîhê dereng de nemîne:
"2" kêm-zêde ye, lê "5" zêde tê zêdekirin. Wekî encamek, rêbazên berê nikarin bi belavkirina testê re hevber bikin û biryara dabeşkera fêrbûyî f (θ) nerast e.
Hûrguliyên van teknolojiyên dê di CVPR2021 de bêne pêşkêş kirin (ku ji 19-ê Hezîrana 2017-an ve tê girtin).
Peyama jorîn ji malpera fermî ya Panasonic tê!
Dema şandinê: Jun-03-2021
