概要

Uncanny Vision社(本社:インド)が開発した、組込み機器向けディープラーニング(深層学習)ライブラリ「UncannyDL」を用いた画像認識を手軽に評価できます。
ディープラーニングシステムの開発期間の短縮とコスト削減を支援します。


※クリックすると拡大表示します。


特長

・独自技術により迅速で正確なCNN学習を実現
・完全なエッジ画像認識(クラウド、ネットワーク接続は一切不要)
・Caffeの2~4倍の実行速度と1/3のメモリ容量
・CNN学習時間を数ヶ月から1週間と、大幅に短縮
・組込み用途向けに最適化



ユースケース

・エッジデバイスでの画像認識
・インテリジェントIoT
・防犯・監視機器
・マシンビジョン
・人間行動認識
・異常認識
・AR、ゲーム

仕様および価格

 キット KitA KitB
KitC
 認識対象物の数 5種類まで 10種類まで 10種類以上
 認識対象物当たりの
 最小画像枚数
300枚
300枚 300枚
 CNN学習回数 1回まで 2回まで (*)
 画像アップロード
 回数
1回まで
2回まで
(*)
 成果物 画像認識アプリ
(AndroidまたはLinux対応)
画像認識アプリ
(AndroidまたはLinux対応)
画像認識アプリ(*)
(Android、Linux
または他OS対応)
 価格 500,000円 800,000円 (*)
* ユーザの要望を基に決定します。


使用の大まかな流れ

・ユーザの要求に合ったKit(A/B/C)を購入
・Androidスマートフォン(スマホ)専用のアプリをインストール
・ディープラーニング学習用画像を採取・撮影
・各認識対象物に対して十分な画像を採取・撮影後、指定サーバにアップロード
 - 認識対象物ごとに最低300枚必要、上限なし
 - スマホアプリおよびPCアプリのいずれからでもアップロード可能
・約1週間で各対象物が認識できるアプリを成果物としてUncanny Visionから提供


画像認識アプリの実使用イメージ

・Uncanny Visionから提供された学習済みアプリをインストール
・認識対象物を撮影すると、ディープラーニングで認識作業を開始
・画面に認識結果と確率が表示




留意事項

・認識対象は物体およびシーンに限定されます。
・学習に使用するCNNはUncanny Visionが選定します。
・学習用画像をアップロードした時点でディープラーニング学習が開始されるため、
 画像を十分に採取・撮影後にアップロードを実施してください。
・決められた学習回数に達すると、アプリを使用できなくなります。
・想定される画像認識率は約80%ですが、学習用画像の質と提供枚数に依存するため、
 保証値ではありません。


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