エッジAI プログラム 小型化ツール

精度劣化なく小型化、高速化!

IOT機器などローカル環境でAI処理を行うことができるエッジAIは、リアルタイムで迅速な画像解析が必要な場面で監視カメラなどに活用され、市場規模が拡大してきています。
我々は、エッジAIプログラム実装にあたって、AIエンジニアや組み込み知識の不足の課題を抱えるベンチャー企業様などが、限られたリソース(CPUデバイスやコスト)の中でどれだけAI精度を落とさずにソースコードやメモリの最適化を行えるか?を追求し、業界最高峰の処理速度と小型化を実現させるツールを開発しました。

当社ツールによりお客様の学習済みAIアルゴリズムを、cnn,yolo,ssdといった画像分類・物体検出のアルゴリズムをARMに代表される組み込み向けプラットフォームへ実装することを可能にします。
その際に当社独自の量子化技術により、AIによる判別・認識の精度を落とすことなくAIアルゴリズムを圧縮することが可能です。またこの圧縮により、システムの処理速度の高速化の相乗効果メリットが得られます。

フォームに「エッジAI プログラム 小型化ツール詳細資料希望」とご記載ください

実例①:SoC実装での高速化(画像分類:MobileNetV1)

実例②:SoC実装での高速化(物体検知:YoloV3Tiny)

私たちのお役立ち


●エッジAIプログラムの小型化ツール(ライセンス)の提供

当社技術適用による効果イメージ

NWモデル最適化と組込み技術でエッジでのAI動作を実現。
画像分類機能において、業界最高峰のSW処理速度を誇ります。

技術提供範囲

お取引の流れ

実例③:NWモデルの小型化(MobileNet-SSD)

<前提条件>
・ NW構造  :MobileNetV1-SSD 300×300
・ mAP計測  :データセット MSCOCO2014、80分類、閾値設定は検出精度最優先設定(1e-8)
・ 環境  :TensorFlow v1.15環境にて、当社小型化技術適用有無で比較評価実施

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