Panasonic эки алдыңкы AI технологиясын иштеп чыгат,
CVPR2021 кабыл алынды,
Дүйнөдөгү алдыңкы эл аралык AI технология конференциясы
[1] Үйдүн иш-аракеттери Геном: Карама-каршы композициялык иш-аракеттерди түшүнүү
Бизде бир нече түрдөгү бир нече түрүн, микрофондорду, микрофондордун жана жылуулук сенсорлорун колдонуп, бир нече түрдөгү бир нече түрдөгү, микрофондордун жана жылуулук сенсорлорун колдонуп, өз үйлөрүнүн күнүмдүк иш-аракеттерин иштеп чыктык деп кубаныч алабыз. Биз дүйнөнүн эң ири мультимодалдык маалымат базасын куруп, бошотулганбыз, ал эми тирүү жайлар үчүн көпчүлүк маалыматтар аз масштабда болгон. Бул маалымат базасын колдонуу менен, АИ Изилдөөчүлөр аны машинаны окутуу жана АИ изилдөө мейкиндигин өздө-түлүктү колдоо үчүн окутуу маалыматтары катары колдоно алышат.
Жогоруда айтылгандардан тышкары, мультимодалдык жана бир нече көз караштарда иерархиялык иш-аракеттерди таануу үчүн биргелешкен технологияны иштеп чыктык. Бул технологияны колдонуу менен, биз ар кандай көз караштын, сенсорлордун, иерархиялык жүрүм-турумдун жана жүрүм-турумдун этикеткаларынын ортосундагы ырааттуу мүмкүнчүлүктөрдү үйрөнө алабыз, ошондуктан жашоо мейкиндиктерде татаал иш-аракеттерди таанууну өркүндөтө алабыз.
Бул технология - бул санарип аи технологиясынын борборунун, технология бөлүмүнүн жана Stanford Vision жана STANFORD VIOISION жана STANFORD VIOISION жана STANFORD VIOISION
Сүрөттөр: Коопторативдик композициялык иш-аракеттердин түшүнүүсү (CUCA)
Биз видео-деңгээлдеги жана атомдук иш-аракеттердин этикеткаларын колдонуп, видеолорду жана атомдук иш-аракеттердин экөөнүн тең салмактуулугунан пайда алууга мүмкүнчүлүк берүү үчүн тең видеолорду жана атомдук иш-аракеттердин этикеткаларын колдонуп, колдонобуз.
[2] Автодо: Белги ызы-чуусу аркылуу саздуу ыктымалдык айырмачылыкты этикеткага чыгаруу үчүн бир тараптуу маалымат алуу үчүн автоунаа
Бизде жаңы машинаны үйрөнүү технологиясын иштеп чыкканыбызга кубанычтабыз, бул автоматтык түрдө оптималдуу маалыматтарды таратуу маалыматтарын бөлүштүрүү боюнча оптималдуу маалыматтарды камтыган. Бул технологияны чыныгы дүйнөдөгү кырдаалга колдонсо болот, ал жерде мүмкүн болгон маалыматтар кичинекей. Биздин негизги бизнес чөйрөлөрүндө көптөгөн учурлар бар, ал жерде жеткиликтүү маалыматтардын чектелишинен улам AI технологиясын колдонуу кыйынга турат. Бул технологияны колдонуу менен, маалыматтарды көбөйтүү параметрлерин жөнгө салуу процесси жокко чыгарылышы мүмкүн, ал эми параметрлер автоматтык түрдө оңдолушу мүмкүн. Ошондуктан, AI технологиясынын анкетасы кеңири жайылышы мүмкүн деп күтүлүүдө. Келечекте бул технологиянын изилдөөлөрүн жана өнүгүүсүн тездетүү менен, биз тааныш түзмөктөр жана системалар сыяктуу дүйнө жүзүндөгү чөйрөлөрдө колдонула турган AI технологиясын ишке ашырууга аракет кылабыз. Бул технология цифралык аи технологиялары борборунун, Технология Дивизион, Американын Технологиясы Дивизион, AI Американын Panasonic R & D компаниясынын AI лабораториясы жүргүзүлгөн изилдөөнүн натыйжасы.
2-сүрөт: AUTOO маалыматтарды көбөйтүү маселесин чечет (бөлүшүлгөн-саясат DA Dilemma) маселесин чечет .Ал эми толуктук маалыматтарды бөлүштүрүү (көк) Тест мейкиндигиндеги (катуу кызыл) дал келбеши мүмкүн:
"2" астында көбөйгөн, ал эми "5" Натыйжада, алдын-ала ыкмалар сыноо бөлүштүрүлүшүнө жана үйрөнгөн классификаторунун (θ) чечим кабыл алынышы мүмкүн эмес (θ) туура эмес.
Бул технологиялардын чоо-жайы CVPR2021 (2017-жылдын 19-июнуна чейин өткөрүлөт).
Жогорудагы билдирүү Panasonic расмий веб-сайтынан келет!
Пост убактысы: июнь-03-2021
