NEDO의 "사람들과 진화하는 차세대 인공 지능을위한 기술 개발 프로젝트"에서 AI Research Institute는 최근 수학적 포뮬러에서 자동으로 생성 된 대규모 스케일 바카라 사이트지 데이터 세트를 사용하여 인공 지능 (AI)을위한 바카라 사이트지 인식 모델 (AI)을 구성하는 세계 최초의 방법을 개발했습니다
이 방법은 학습에 사용 된 많은 실제 바카라 사이트지, 개인 정보 보호 및 라벨링 비용과 같은 상업적 사용에 AI가 사용하는 문제를 제거합니다 앞으로 자율 주행, 의료 및 물류를 포함한 다양한 환경에서 AI 건설에 응용 프로그램이 이루어질 수 있습니다
AIST는 IEEE/CVF 국제 컴퓨터 비전 및 패턴 인식에 관한 IEEE/CVF 국제 회의 (CVPR) 2022 에서이 기술에 대한 세부 정보를 발표 할 예정이며, 이는 2022 년 6 월 19 일부터 24 일까지 미국 뉴 올리언스에서 개최됩니다
인공 지능 (AI) 기술에 대한 광범위한 영역이 채택 될 것으로 예상됩니다바카라 사이트지 인식*1의 기술은 주목을 끌고 있습니다 그러나 제조 및 의료 환경에서 AI 학습에 필요한 많은 양의 데이터를 수집 할 수 있으며 수집 할 수없는 경우가 있으며 비용이 많이 드는 경우가있어 AI 기술 도입에 장애가됩니다
이 장벽을 극복하기위한 한 가지 방법으로 많은 다른 유형실제 바카라 사이트지*2Learn*3바카라 사이트지 인식 모델 (훈련 된 모델*4)가 구현 중이지만 일부 바카라 사이트지가 침해되거나 부적절하게 주어질 수 있습니다교사 라벨*5와 같은 데이터 투명성에는 문제가 있습니다 인종에 따라 불공정 한 인식 결과를 출력하고 데이터를 사용할 때 문제가되고 있습니다 따라서 프라이버시 침습 및 불공정 인식 결과와 같은 바카라 사이트지 데이터 관련 문제를 해결할 수있는 훈련 된 모델을 개발하면서 AI 필드에서 시급한 문제였던 인식 정확도를 달성했습니다
그래서 우리는 이제 Nedo (National Research and Development Corporation, New Energy and Industrial 기술 개발 조직)의 "사람들과 진화하는 차세대 인공 지능을위한 기술 개발 프로젝트*6"에서 국립 고급 산업 과학 기술 연구소 (바카라 커뮤니티)의 AI 연구 센터 인 카타오 카 히로 (Kataoka Hiroo)는 실제 이미지를 미리 사용하지 않았다공식*7에서 바카라 사이트지 패턴 및 교사 라벨을 자동으로 생성하고 실제 바카라 사이트지, 윤리적 문제 또는 권리 관계의 데이터 수에 대해 걱정하지 않고 AI 바카라 사이트지 인식 모델 (사전 훈련 된 모델)을 자동으로 생성하여 바카라 사이트지 패턴 및 교사 라벨을 자동으로 작성하는 세계 최초의 방법을 개발했습니다 또한이 훈련 된 모델은 바카라 사이트지 인식 성능을 벤치마킹하는 데 사용됩니다imagenet*8의 바카라 사이트지 데이터 세트를 인식했을 때, 인간이 판단한 실제 바카라 사이트지와 교사 레이블을 사용하는 현재 방법보다 정확성이 우수하고 실제로 사용 가능한 수준에 도달했음을 확인할 수있었습니다
이 데이터 세트와 훈련 된 모델은 오늘부터 아래 웹 사이트에 게시됩니다
https : //hirokatsukataoka16githubio/replacement-labeled-real-image-datasets/
AIST는 2022 년 6 월 19 일부터 24 일까지 미국에서 보유 할이 기술에 대한 세부 정보를 제공합니다IEEE/CVF 국제 컴퓨터 비전 및 패턴 인식에 관한 국제 회의 (CVPR) 2022*9그렇게하겠습니다
그림 1 : 바카라 사이트지 이해의 개념적 다이어그램 AI 인간의 판단에 따라 실제 바카라 사이트지 또는 교사 라벨이 필요하지 않고 수학 공식에서 생성 된 교사 라벨을 사용하여 배웠습니다
이번에는 Deep Learning을 사용하여 객체 모양의 기본 시각적 특징, AI의 기본 시각적 기능을 학습하여 바카라 사이트지를 쉽게 인식 할 수있는 훈련 된 모델을 개발했습니다
소개, 일반 공식 중 하나프랙탈 형상*10바카라 사이트지 인식 AI 학습에 사용됩니다 실제 바카라 사이트지 및 인간이 공급 한 교사 라벨을 사용한 기존 학습과 유사한 인식 정확도 또한, 프랙탈 기하학적 바카라 사이트지 데이터를 사용하여 바카라 사이트지 인식 AI를 학습하는 방법을 조사 할 때, 컨투어 구성 요소에 주로 초점을 맞추면 객체가 식별된다는 것을 발견했습니다
그래서 우리는 또한 바카라 사이트지의 주요 구성 요소가 윤곽이되도록 수학 공식으로 방사형 윤곽을 생성하는 함수를 갖춘 바카라 사이트지 데이터 세트 (윤곽 모양을 기반으로 한 바카라 사이트지 데이터 세트)를 구성했습니다 이러한 바카라 사이트지 데이터 세트로 교육을 통해 객체를 식별하기위한 기본적이고 좋은 시각적 기능을 얻을 수있었습니다 또한이 방법은 수학 공식에서 바카라 사이트지가 생성 될 때 교사 라벨을 자동으로 생성하므로 사람들이 이전과 같이 실제 바카라 사이트지에 교사 라벨을 할당 할 필요가 없습니다
식별 검증은 바카라 사이트지 인식의 벤치 마크로 간주되는 ImageNet을 사용하여 수행되었습니다 Imagenet은 1000 범주로 분류 된 일반 객체 바카라 사이트지의 데이터 세트입니다 인터넷에서 바카라 사이트지 데이터로 자주 나타나는 다양한 바카라 사이트지 유형이 포함되어 있으므로 Imagenet 바카라 사이트지를 인식 문제 (작업)로 제공하고 인식 정확도를 보면 실제 사용 수준을 측정 할 수 있습니다
검증에서, 그림 2와 같이, 우리는 먼저 기존 사람이 제공 한 교사 레이블과 프랙탈 형상 및 바카라 사이트지 인식 AI를 사용한 바카라 사이트지 데이터 세트를 사용하여 표준 실제 바카라 사이트지 데이터 세트를 사용하여 훈련 된 모델을 만들었습니다 이 바카라 사이트지 인식 AI를 전형적인 ImageNet 객체의 바카라 사이트지의 과제로 제공 한 결과, 프랙탈 형상 및 윤곽 형태를 사용하여 바카라 사이트지 데이터 세트로 구성된 바카라 사이트지 인식 AI의 정확도는 실제 바카라 사이트지 (프랙탈 형상 : 827%, 윤곽 모양 : 824%및 실제 바카라 사이트지 818%)보다 높았습니다
그림 2 예제 훈련 된 모델을 생성하는 데 사용되는 바카라 사이트지
다이어그램의 상단은 과거에 사용 된 표준 실제 바카라 사이트지이며, 다이어그램의 중심과 하단은 이번에 제안 된 수학 공식 (Fractal Geometry 및 Contour Shape)에서 생성 된 바카라 사이트지입니다
또한 프랙탈 형상이있는 수학 표현식을 확장 할 수 있습니다 예를 들어, 왼쪽의 그림 3은 3D 공간에서 물체를 감지하기위한 수학 공식에서 생성 된 3D 프랙탈 데이터를 보여줍니다 이 확장 된 데이터 세트는 실제 공간에서 3D 데이터를 사용하여 숙련 된 모델로 교육을받을 수 있습니다 그림 3은 방에서 3D 스캔 데이터에서 가구 감지의 예이며 로봇이 방 주위로 움직일 때 사용할 수 있습니다
그림 3 : 3D 공간에서 객체 감지를위한 확장 데이터 세트
위에서, 수학 공식의 프랙탈 형상 및 윤곽 모양의 바카라 사이트지 데이터 세트를 사용하여 훈련 된 모델을 구성하는 방법은 자율 주행 및 로봇 시각 능력에 적용될 수 있으며, 이는 다양한 객체가 존재하는 실제 공간에서 실제 적용이 필요합니다
또한,이 연구의 결과 인 훈련 된 모델을 게시함으로써 사용자는 특정 수준의 정확도로 바카라 사이트지 이해 AI를 통해 개발을 시작할 수 있습니다
훈련 된 모델을 배우기 위해 AI 브리징 클라우드 인프라 (ABCI)를 사용하여 AI Research Institute가 소유 한 인공 지능 처리를위한 세계 최대의 컴퓨팅 인프라를 사용합니다
이 프로젝트는 학습 모델을 열고 다양한 산업 분야의 요구를 듣고, 거리 정보가 포함 된 비디오 및 바카라 사이트지와 같은 입력 데이터를 확장하고 모션 인식 및 바카라 사이트지 영역 추정과 같은 더 많은 작업을 처리합니다
또한 수학 공식에서 데이터 및 교사 라벨을 생성하는 개념은 바카라 사이트지 인식 AI 개발에 널리 사용될 가능성이 있습니다 이를 사용하여 실제 데이터 또는 인간 결정된 교사 라벨을 사용하지 않고 모든 작업의 기초가 될 "일반 목적 미리 훈련 된 모델"을 개발할 계획입니다 이 모델은 의료 분야, 물류 사이트 및 교통 장면 분석을 포함한 다양한 환경에서 AI를 구축하는 데 유용 할 것으로 예상됩니다
그림 4 : 미래 개발 바카라 사이트지