パナソニックHD、AIモデルの「見落とし」に着目した、AIの多現場展開に役立つ新技術を開発

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パナソニック ホールディングス株式会社（以下、パナソニックHD）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。

画像認識AIの現場導入は、AIモデルの現場毎の個別開発から、開発済みのモデルの横展開による効率化に注目が集まっています。しかしながら、撮影条件が異なる環境では、認識性能が低下してしまう課題があります。一般的に認識性能を向上させるには、新しい環境における大量の教師データが必要であり、コストや時間を要します。これに対し、学習に効果がありそうなデータをAIが自動的に選出し、少量のラベル付けのみで、全てのデータにラベル付けした場合と同等の効果を得る「アクティブドメイン適応法」という手法が提案されています。
アクティブドメイン適応法は、新しい環境の情報を効率的に獲得するために、AIモデルにとって「予測結果に自信がない」データを優先的に選択します。一方、AIモデルが「見落とした」データは、未検出を防ぐ重要な情報を含んでいるにも関わらず、学習データとして選出されにくい、という特性がありました。
そこでパナソニックHDはAIモデルが「見落とした」データも考慮可能なアルゴリズムを新たに開発しました。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。

パナソニックHDは、社会実装を加速するAI技術の研究・開発とAIトップ人材の育成を通して、お客様のくらしやしごとの現場へのお役立ちに貢献していきます。

*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。

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、AIモデルの「見落とし」に着目した、AIの多現場展開に役立つ新技術を開発（2024年6月5日）
https://news.panasonic.com/jp/press/jn240605-2

＜関連情報＞
・CVPR2024 公式サイト
https://cvpr.thecvf.com/Conferences/2024
・Panasonic×AI WEBサイト
https://tech-ai.panasonic.com/jp/
・Panasonic×AI X
https://twitter.com/panasonic_ai

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