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深層学習

センサーデータに深層学習を適用して、製造業の労働者を支援する（英語）

Applying deep learning to sensor data to support workers in manufacturing With many developed nations facing an aging society, the manufacturing industry is facing a workforce shortage. The situation has been further aggravated by the current corona virus pandemic. Thus, the demand for maximizing...
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hitachi-rd @ 研究開発
Industrial AI BlogAI＆データサイエンス計測＆分析産業深層学習

工業用安全装具の深層学習を用いたモニタリング（英語）

Industrial safety gear monitoring using deep learning Safety gear such as hardhats, vests, gloves, and goggles play an important role in preventing injury or accidents in work environments. Moreover, monitoring the use of the safety gear improves compliance to safety rules and regulations in turn...
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hitachi-rd @ 研究開発
Industrial AI BlogAI＆データサイエンスデジタルサービスプラットフォーム産業深層学習

深層学習モデルの一貫性向上（英語）

Wisdom of the ensemble: Improving consistency of deep learning models Building trustworthy AI systems is of paramount importance with its growing use [1]. One of the tenets to building trustworthy AI is the need for AI models to consistently produce correct outputs for the same input [2]. Based o...
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hitachi-rd @ 研究開発
Industrial AI BlogAI＆データサイエンス深層学習

極めて少ないデータ量の条件下における視覚的に高い画質の実現をめざし深層学習ベースの画像圧縮技術を開発

画像内のパターンや質感あるいは詳細な構造が重要な領域に応じて圧縮・伸長処理を最適化 日立は、日々生成され続ける膨大な画像データの効率的な活用をめざし、画像内の領域に応じて圧縮・伸長処理を最適化する深層学習ベースの画像圧縮技術を開発しました。本技術では、単純な画素値*1の誤差量で表現される画質の指標ではなく、人が視覚的に評価する画質*2(以下、視覚的画質)への特化を狙い、画像内のパターンや質感が重要な領域と、詳細な構造が重要な領域に応じて、圧縮・伸長処理を最適化します。本技術を用い、極めて少ないデータ量*3の条件下で競う画像圧縮コンテストにおいて、トップレベルの視覚的画質を実現していること...
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hitachi-rd @ 研究開発
研究トピックスAI＆データサイエンス深層学習画像認識・処理

少ないデータでも高精度に学習することができる画像認識AI向けの要素分解深層学習技術を開発

物体識別のベンチマーク画像を用いた検証で最大7.54%の認識精度向上を実証 日立は、認識対象物の要素を分解することで、少ないデータでも高精度に学習することができる画像認識AI向けの深層学習技術を開発しました。従来では、認識対象物の特徴に加えて学習データに含まれる背景の特徴などを含めて学習していたため、背景画像が学習時と異なる場合の認識精度が低下していました。本技術では、認識対象物には直接関係しない背景などの特徴と、認識対象物の不変的な特徴を捉えることができる形状や色などの特徴の要素に分解して学習し、かつ認識対象物の不変的な特徴を選別して認識することで精度を高めます。物体識別のベンチマーク...
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hitachi-rd @ 研究開発
研究トピックスAI＆データサイエンス公共都市・ビル深層学習画像認識・処理

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