- 従来の1/3のパラメータ数で雨も霧もまとめてクリアに - パナソニックHD、屋外での画像認識精度を上げる悪天候除去AIを開発

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パナソニック ホールディングス株式会社は、カリフォルニア大学 バークレー校、南京大学、北京大学の研究者らと、画像認識精度を著しく低下させる雨や雪、霧などを画像から除去することで、画像認識精度を向上させる悪天候除去AIを共同開発しました。本技術は、多重悪天候画像に対する画像認識およびセグメンテーションタスクにおいて、パラメータを72％以上、推論時間を39％節約しながら、従来法より認識精度を上げられる画像復元性能を示しました。

モビリティやインフラ分野など、屋外で利用される画像認識AIの応用が進んでいます。一方、屋外で取得される画像は天候の影響をうけるため雨、雪、霧などの悪天候下では、物体の見えが大きく変化し、認識精度が著しく低下することが知られています。そこで昨今、全天候で利用できる実用的なAIを実現するために雨、雪、霧などを画像から除去する“悪天候除去（Weather Removal）”と呼ばれるタスクが注目を集めています。
これまで、天候の種類に応じ異なるモデルを準備したり、全天候で利用できるようモデルを統合する手法も提案されていますが、計算量の多さがネックとなっていました。

そこで本研究チームでは、異なる天候のパラメータを重みで表現することで、少ないパラメータ数で高精度に天候の影響を除去し、一つのモデルで、複数種類の天候とタスクに対応できる技術を開発しました。本技術は、車載センサにおける危険検知やセキュリティカメラなど全天候で高精度な画像認識が必要とされる様々な場面での活用が期待できます。

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The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence（AAAI 2024）に採択されました。2024年2月22日から2024年2月25日にカナダ・バンクーバーで開催される本会議で発表します。

全文は以下プレスリリースをご覧ください。
▼[プレスリリース]パナソニックHD、屋外での画像認識精度を上げる悪天候除去AIを開発（2024年2月16日）
https://news.panasonic.com/jp/press/jn240216-1

＜関連情報＞
・Efficient Deweather Mixture-of-Experts with Uncertainty-aware Feature-wise Linear Modulation
https://arxiv.org/abs/2312.16610
・AAAI2024 公式サイト
https://aaai.org/aaai-conference/
・Panasonic×AI WEBサイト
https://tech-ai.panasonic.com/jp/
・Panasonic×AI X
https://twitter.com/panasonic_ai

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