Deep Learningを導入したいが、何から手をつけるのが良いかわからない
Deep Learning導入に関する具体的なアイデアはあるがハードウェアがないため、導入のための技術検証まで至らない
Deep Learningを早期に導入したいが、社内で割けるリソースがない
正解ラベル付きの学習データを用意するだけで より手軽に簡単に組込みDeep Learningモデル構築ソリューション「DeLTA-Lite」で生成した 学習済みモデルを最短5分で評価できます。
DeLTA-Kitには、手のひらサイズのデバイスでDeep Learningを評価するために必要なハードウェア一式が揃っています。
DeLTA-Kitを使用することで、DeLTA-Liteで生成した学習済みモデルをより簡単にハードウェアに実装できます。
用途に適したDeep Learningの学習済みモデルをサイトからダウンロード可能。
モデルをSDカードに書き込むだけで、Deep Learningの評価が可能に。
※ 現在「DeLTA-Kit」に含まれるハードウェアは Terasic 社「DE10-Nano」ですが、今後多様化していく予定です。
http://www.terasic.com.tw/cgi-bin/page/archive.pl?Language=English&No=1046
評価に必要なハードウェアをはじめすぐに利用開始できる全てが揃っています
DeLTA-Kitには、DeLTA-Liteで生成したサンプルの「フルーツ分類モデル」と
モデルを用いたアプリケーションを実現するための「周辺プログラム」が含まれています。
周辺プログラムは、C++で記述されたプログラムです。
C++のソースコードを変更することで、以下に示すような様々なアプリケーションを実現することができます。
PC上のローカルデータをLANケーブル経由でDE10-Nanoに転送し、DE10-Nano上での推論結果をPCに転送するアプリケーション
カメラで撮影した画像をDE10-Nano上で推論（OK,NG判定）し、推論結果がNGであればアラートを発生させるアプリケーション
