イーソル UncannyDL QSK

ディープラーニング画像認識の検証期間が数カ月から1週間へ大幅短縮

イーソル、Uncanny Vision、ビーティージーコンサルティングの3社は、組み込み機器を用いたディープラーニング画像認識の検証を容易に行える「UncannyDL QSK（Quick Starter Kit）」の提供開始を発表した。

公開 2016年09月21日 12時00分

更新 2017年12月20日 18時29分

著者

八木沢篤

[TechFactory]

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　イーソル、印Uncanny Vision、ビーティージーコンサルティング（BTG）の3社は2016年9月13日、組み込み機器を用いたディープラーニング画像認識の検証を容易に行える「UncannyDL QSK（Quick Starter Kit）」の提供開始を発表した。

　UncannyDL QSKを用いることで、ユーザー自身がこれまで行う必要のあったCNN（Convolutional Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク）の構築や学習作業が不要となり、認識対象物の画像を用意するだけで、ディープラーニング画像認識の迅速な評価を可能にする。従来、数カ月かかっていた検証作業期間が1週間程度に大幅短縮できるという。

「UncannyDL QSK」活用メリット　※出典：イーソル

　特に、ADAS（Advanced Driver Assistance System：先進運転支援システム）や、IoT機器、マシンビジョン、監視カメラ、AR（Augmented Reality：拡張現実）といったインテリジェント化が加速する組み込みシステムの開発に効果を発揮するとしている。

UncannyDL QSKの特長と価格

　同製品には、Uncanny Visionが開発した組み込み機器向けディープラーニングライブラリ「UncannyDL」をベースに構築した学習済みアプリケーションが用いられている。ユーザーが採取、撮影した画像をUncanny Visionのサーバにアップロードすると、Uncanny Visionがユーザーの指定した仕様（性能、精度、または実装サイズを優先）でCNNの学習を開始。約1週間後にAndroid／Linux環境で実行できるディープラーニング画像認識アプリケーションを提供する。このアプリケーションを用いることにより、ユーザーはディープラーニングの検証や、学習用画像の有効性、組み込み機器での実用性などが容易に確認できるという。

約1週間後にAndroid／Linux環境で実行できるディープラーニング画像認識アプリケーションを提供　※出典：イーソル

　UncannyDL QSKの主な特長を以下に示す。

性能、精度、または実装サイズを優先できる学習済みCNNを約1週間で構築
クラウド、ネットワーク接続が不要なエッジデバイス画像認識を実現
Caffe（ディープラーニングのフレームワークの1つ）の2～4倍の実行速度と、3分の1のメモリ容量を実現
組み込み用途向けに最適化
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

　なお、UncannyDL QSKは「KitA」「KitB」「KitC」の3種類のキットが用意されている。それぞれの仕様と販売価格は以下の通りである。

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	50万円	80万円	（*）
表1　UncannyDL QSKの仕様および価格　*ユーザー要望を基に決定