エッジAI ~ 画像認識は新たなステージへ ~

エッジAIデモ

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特徴

  • クラウドからエッジへ
    エッジ処理でリアルタイム性を実現
  • 熟練工の目視検査を実現
    NVP推奨モデル(Classification)により軽くて高速な推論をエッジで実行
  • 従来の画像認識とディープラーニングの融合
    画像認識ライブラリを使った従来の画像認識とディープラーニングを組み合わせることで
    よりシンプルで軽いネットワークでも高精度な認識を実現
  • モデル変換ツールによる簡単エッジ推論
    作成した学習済みモデルをモデル変換ツールでエッジデバイスに簡単組み込み

ロードマップ

ロードマップ

NVP開発フロー

NVP開発フロー

モデル変換ツール

深層学習フレームワークで作成した学習済みモデルをNVP用モデルファイルに変換します。

モデル変換ツール

対応ネットワーク

項目 内容
機能 クラス分類 (2~32分類)
入力チャネル 1ch / 3ch (モノクロ / RGB)
入力サイズ 64x64 / 128x128 / 256x256
ネットワーク構成 Convolution層4層 + 全結合層1層 + SoftMax出力
各層のチャネル数が異なる構成を3種用意
MODEL_A / MODEL_B / MODEL_C

適用事例

準備中
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