パナソニック ホールディングス株式会社は、AIモデルが見落としてしまった物体に着目することで、少ない学習データで精度良くAIモデルの横展開を可能とするAI技術を開発しました。ベンチマークデータセットを用いた評価実験（*1）では、新しい環境のデータのうち僅か5％の画像にラベル付けをするだけで、全データにラベル付けした場合と同等の認識性能であることを確認しました。
本技術は、パナソニックグループのトップ人材育成プログラムREAL-AI（*2）の研究成果として、2024年6月17日から6月21日まで米国シアトルで開催されるコンピュータビジョン分野のトップカンファレンスThe IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR2024）で発表します。
*1 CityScapes, KITTI等の主要なベンチマークデータセット間のドメイン適応において、新しい環境において決まった割合（5％、1％など）の少量データのみをラベル付けして認識性能を比較する実験。
*2 先端技術の素早い事業展開と価値創出を行うトップ人材の育成により、パナソニックグループの先端AI研究開発を牽引するべく全社横断で組織された社内研究グループ。京都大学教授・立命館大学客員教授 谷口 忠大氏や、中部大学教授 山下 隆義氏の指導のもと、若手からエキスパートまで多くのメンバーがトップカンファレンスへ挑戦し、これまで多数の研究が採択されています。
