FAQ

Q だれを対象にしたサービスですか? +
A 法人向けのサービスです。
組込みDeep Learnigの導入をご検討されている全ての法人を対象としています。
Q 構築可能なモデル(対応タスク)を教えてください。 +
A 対応タスクには画像の分類、物体識別、セグメンテーションがございます。
分類については製品リリース済みで構築可能です。
物体識別、セグメンテーションについては近日中にリリース予定となっております。
また、現在は対象を画像のみとしておりますが、将来的には音声や時系列データ、テキストデータへの対応も予定しております。
Q 構築したモデルをFPGA上で推論させた場合のフレームレートを教えてください。 +
A 入力画像サイズや適用タスクに依存するため一律にはお答えできかねます。
詳細は個別にお問い合わせください。
Q 構築されるモデルの圧縮率はどれくらいですか? +
A 適用するタスクにより一律にはお答えできかねますが、
現状の画像分類モデルでは圧縮なしのネットワークに対して約500分の1まで圧縮を行っております。
Q 外部カメラで撮影した画像をリアルタイムに推論モデルに入力することは可能でしょうか? +
A DeLTA-Liteから出力される実行ファイル(推論モデル)と、 お客様にてご用意いただくプログラム(USBカメラの制御)を組み合わせることで実現可能です。 例えば、USBカメラと組み合わせることで、カメラで撮影した画像をリアルタイムに推論処理を行うプログラムを実装することが可能です。
Q 無料トライアルアカウントはありますか? +
A 動作検証のためのトライアル環境を準備する予定です。(一部機能制限あり) トライアルをご希望の方は、お問い合わせください。
Q 他社製品やサービスと比較した際の最も大きな特徴は何ですか? +
A エッジデバイスでの動作を前提とした組込みDeep Learningモデルの作成が、 容易かつ短期間で実現できるという点が特徴です。