Deep Learningを
簡単に評価できる
ハードウェアキット

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

DeLTA-Kitの活用例

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。

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

同梱物

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-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。

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

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