State of play and future directions in industrial computer vision AI standards

要約

人工知能（AI）とディープラーニング（DL）の分野における最近の途方もない進歩は、コンピュータービジョン（CV）の分野で対応する顕著な進歩をもたらし、高い産業的関心のある幅広いアプリケーション（例：ヘルスケア、自律運転、自動化など）で堅牢な技術ソリューションを示しています。
特定のドメインでのCVシステムの優れたパフォーマンスにもかかわらず、産業規模での開発と搾取は、とりわけ、開発されたAIモデルの信頼性、透明性、信頼性、セキュリティ、安全性、および堅牢性に関連する要件のアドレス指定を必要とします。
後者は、効率的で包括的で広く採用された産業基準の開発のための不可欠なニーズを高めています。
これに関連して、この研究では、モデルの解釈可能性、データの品質、規制コンプライアンスなどの重要な側面を強調し、産業用コンピュータービジョンAI標準の開発に関する現在のプレイ状態を調査しています。
特に、主要な国際標準化機関（ISO/IEC、IEEE、DINなど）によって提案されている、発売および現在開発されているCV基準の体系的な分析が実行されます。
後者は、この正則化の努力で観察された現在の課題と将来の方向性に関する包括的な議論によって補完されます。

要約(オリジナル)

The recent tremendous advancements in the areas of Artificial Intelligence (AI) and Deep Learning (DL) have also resulted into corresponding remarkable progress in the field of Computer Vision (CV), showcasing robust technological solutions in a wide range of application sectors of high industrial interest (e.g., healthcare, autonomous driving, automation, etc.). Despite the outstanding performance of CV systems in specific domains, their development and exploitation at industrial-scale necessitates, among other, the addressing of requirements related to the reliability, transparency, trustworthiness, security, safety, and robustness of the developed AI models. The latter raises the imperative need for the development of efficient, comprehensive and widely-adopted industrial standards. In this context, this study investigates the current state of play regarding the development of industrial computer vision AI standards, emphasizing on critical aspects, like model interpretability, data quality, and regulatory compliance. In particular, a systematic analysis of launched and currently developing CV standards, proposed by the main international standardization bodies (e.g. ISO/IEC, IEEE, DIN, etc.) is performed. The latter is complemented by a comprehensive discussion on the current challenges and future directions observed in this regularization endeavor.

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