パナソニックHD、画像認識AIモデルの信頼性を高める「FlowEneDet」を開発

最終更新日:2024/02/13

パナソニックHD 未学習物体を認識するAIを開発

パナソニックHDとPanasonic R&D Company of Americaは、AIモデルが学習していない物体を認識し、画像認識AIモデルの信頼性を高める生成モデル「FlowEneDet」を開発しました。

このAIニュースのポイント

パナソニックHDとPanasonic R&D Company of Americaは、画像認識AIモデルの信頼性を高め、不確実性を推定するフローベースの生成モデル「FlowEneDet」を開発
「FlowEneDet」は、学習したことのない未知物体に対する誤認識を防ぎ、モデルの性能と信頼性を高める
今後、私たちの暮らしの中や車への搭載など、AIの信頼性が求められる様々なユースケースでの活用が期待される

パナソニックホールディングス株式会社とPanasonic R&D Company of Americaは、AIモデルが「学習していない」「認識できない」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、不確実性を推定するフローベースの生成モデル「FlowEneDet」を開発しました。

「FlowEneDet」は、画像認識結果がどれくらい信頼できるのかを推定できる生成モデルを、画像認識モデルの後段に追加することで「未知物体」に付与された誤ラベルを棄却し、本質的に認識が可能な学習済の物体のみを正しく認識できます。FlowEneDet自体は、エネルギーベースモデルにおける低次元の自由エネルギーを処理するモデルであり、構造が複雑でないため、学習・評価コストを大きく増やすことなく未知物体と誤分類の同時検出が可能です。

事前トレーニング済みのセマンティックセグメンテーションモデルの後段にFlowEneDetを追加し、複数のベンチマークデータセットに対して未知物体や誤分類の認識性能評価を行った結果、従来法を上回る認識結果を達成しました。

今回開発したFlowEneDetは、実環境でしばしばAIモデルが遭遇する学習したことのない未知物体に対する誤認識を防ぐことで、モデルの性能と信頼性を高める技術です。私たちのくらしの中や車への搭載など、AIの信頼性が求められる様々なユースケースでの活用が期待されます。

パナソニックHDは「今後もAIの社会実装を加速し、顧客のくらしやしごとの現場へのお役立ちに貢献するAI技術の研究･開発を推進します」とコメントしています。

出典：パナソニックホールディングス株式会社

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