パナソニック ホールディングス株式会社(以下、パナソニックHD)とPanasonic R&D Company of Americaは、AIモデルが学習しておらず「本質的に認識ができない」物体を「未知物体」として認識し、画像認識AIモデルの信頼性を高める技術を開発しました。本技術は、先進性が国際的に認められ、AI・機械学習技術のトップカンファレンスであるUAI2023(The Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence)に採択されました。2023年7月31日から2023年8月4日まで米国ピッツバーグで開催される本会議で発表します。
2023.07.28
論文・発表
AI基盤・CoE
「AIモデルが認識結果にどれくらい自信を持っているか(不確実性)を推定するフローベースの生成モデルFlowEneDetの開発」に関してUAI2023に採択、ポスター発表
論文リンク
- “Concurrent Misclassification and Out-of-Distribution Detection for Semantic Segmentation via Energy-Based Normalizing Flow”
Denis Gudovskiy, Tomoyuki Okuno, Yohei Nakata - https://arxiv.org/abs/2305.09610
プレスリリース
- パナソニックHD、AIモデルが学習していない物体の「知ったかぶり誤認識」を防ぐAI技術を開発
- https://news.panasonic.com/jp/press/jn230728-1
関連リンク
- GitHub
Official PyTorch code for UAI 2023 paper "Concurrent Misclassification and Out-of-Distribution Detection for Semantic Segmentation via Energy-Based Normalizing Flow" - https://github.com/gudovskiy/flowenedet
- Panasonic×AI WEBサイト
- https://tech-ai.panasonic.com/jp/
- Panasonic×AI twitter
- https://twitter.com/panasonic_ai