Deep Learningを簡単に評価できるハードウェアキット DeLTA-Kit

こんな悩みはありませんか？

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

モデル構築ソリューション「DeLTA-Lite」で
生成したオリジナルモデルを最短5分で実装

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。

プログラミング不要な
組込みDeep Learningモデル構築サービス

学習済みDeep Learningモデル
ダウンロードサイト Modelite との連携

用途に適したDeep Learningの学習済みモデルを Modelite 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

開発者向けオプション

DeLTA-Liteで生成したモデルと周辺プログラムをカスタマイズすることで様々な用途への適用が可能

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。

例1 PC上のローカルデータを用いた画像分類

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
例2 工場の不良品判定

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