Better Brain,
Better Chain.
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NEWS
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2019.09.25掲載記事：AIはクリエイターの創作をどう助けるか？「CLIP STUDIO PAINT」の機能に見るAI活用事例【CEDEC 2019】
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2019.08.05ディープラーニングの⾼速推論を実現する ailia SDK が 株式会社セルシスの
CLIP STUDIO PAINT に採⽤ax（エーエックス）株式会社（本社：東京都渋⾕区、代表者：寺⽥健彦）及び株式会社アク
セル（本社：東京都千代⽥区、代表者：松浦⼀教）は、株式会社セルシス（本社：東京都新宿
区、代表者：成島啓）が提供するイラスト・マンガ・アニメーション制作ソフト「CLIP STUDIO
PAINT」に、ax 及びアクセルが開発、提供するディープラーニング・フレームワーク「ailia SDK
（アイリア エスディーケー)」が採⽤されたことをお知らせします。
詳しくはプレスリリースをご覧下さい。 -
2019.05.22ディープラーニング・フレームワーク「AILIA」をアップデート詳しくはプレスリリースをご覧下さい。
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2018.10.11アクセルと Acculus（アキュラス） 最新の AI、ディープラーニングを⽤いたコンピュータビジョン分野で協⼒詳しくはプレスリリースをご覧下さい。
https://www.axell.co.jp/ir/pdf/AXELL_PR20181011.pdf -
2018.08.27ディープラーニングフレームワーク「AILIA」をリリースしました詳細は、プレスリリースをご確認ください
ABOUT ailia
ailiaの特徴
物体検出・画像分類・特徴抽出。
クラウドで学習したモデルを簡単にアプリに組み込み。
高速なディープラーニングがあなたの手に。
エッジ(端末)側での推論に特化した
ディープラーニングミドルウェア
簡単にアプリに組み込むことができ、
GPUを最大限活用した高速な推論を実現
完全自社開発で一貫したAPIと低レイヤーをカバーする
高度なサポートを提供
POINT01
クラウドで学習したモデルを
簡単にアプリに組み込み
クラウドで学習したモデルと画像を読み込んで、簡単にアプリに画像認識を実装することができます。
従来、必要であった前処理と後処理のコードをailiaのユーティリティクラスが提供します。
また、インターネット上で公開さ れている動作確認済みのモデルや、パートナーが提供するモデルを使用することもできます。
POINT02
Unity Pluginを提供
Unity Pluginを提供。Unityを使⽤することで簡単にWebカメラの映像を取り込むことができ、ailiaのC# APIを使⽤して画像認識を実装することができます。
POINT03
重み係数の圧縮に対応
独⾃の重み係数圧縮を搭載しています。学習済みの重み係数をエッジ側のデバイスに圧縮して転送することで、通信時間やストレージを1/3まで節約することができます。
POINT04
マルチプラットフォームで⾼速なGPU推論
マルチプラットフォームでGPUを使⽤した⾼速な推論が可能です。特定のメーカーに依存しない⾼速推論を実現します。
DEMO
デモムービー
YOLOによる物体検出
YOLOの学習済み係数を使用して人や車などの位置を検出することができます。
Darknetを使用して独自に学習を行った係数を読み込ませることも可能です。
Gender/Age/EmotionNetによる性別、年齢、感情推定
YOLO Faceを使用して顔を検出した後、顔画像に対して各種ネットワークを適用することで、
性別や年齢、感情を推定することができます。
VGG16による特徴抽出
VGG16を使用することで画像から特徴量を抽出することができます。
特徴量同士の距離を計算することで、画像の類似度を計算することができ、
画像検索エンジンなどを簡単に実装することができます。
ailia Multi-Person PoseEstimatorによる骨格検出
株式会社Acculusが提供する骨格検出モデルに対応。
OpenPoseとは異なるアルゴリズムで高速な骨格検出を実現します。
CUSTOMIZE
カスタマイズした認識が可能
KerasやDarknetからailiaで読み込める形式に変換できるファイルを同梱しているので
簡単なスクリプトで変換可能
<Keras>
import keras2caffe
keras2caffe.convert(model,"my_model.prototxt","my_model.caffemodel")<Darknet>
python darknet2caffe.py yolo.cfg yolo.weights yolo.prototxt yolo.caffemodel 以下のレイヤー/ネットワークに対応。
未対応なものの追加もサポート可能
<対応レイヤー>
| keras | caffe | ailia |
|---|---|---|
| InputLayer | data | data |
| Conv2D | Convolution | Convolution |
| SeparableConv2D | Convolution | Convolution |
| DepthwiseConv2D | Convolution | Convolution |
| BatchNormalization | BatchNorm | BatchNorm |
| Dense | InnerProduct | InnerProduct |
| Activation | ReLU Sofmax | ReLU Sofmax |
| Cropping2D | Crop | Crop |
| Concatenate , Merge | Concat | Concat |
| Add | Eltwise | Eltwise |
| Flatten | Flatten | Flatten |
| MaxPooling2D | Pooling | Pooling |
| AveragePooling2D | Pooling | Pooling |
| Dropout | Dropout | Dropout |
| GlobalAveragePooling2D | Pooling | Pooling |
| ZeroPadding2D | Pooling | Pooling |
| Not Implemented | LRN | LRN |
<ネットワーク>
・AlexNet ・InceptionV3 ・XceptionV1 ・VGG16
・SqueezeNet ・MobileNet ・LeNet ・Yolo ・ResNet
CASE STUDY
利用例
Unityを使用したインタラクティブサイネージ
デジタルサイネージの前にいる人の位置や姿勢を検出して、
3Dキャラクターが適切なアクションをすることで、
インタラクションが楽しめるサイネージを実装することができます。
受付システムにおける人物検出
画像認識によって来場者を検出することで、
来訪先のアノテーションなどを提示することができます。
実店舗Analyticsにおける 人数カウント
画像認識によって実店舗の来客数や性別・年齢を計測することで、
マーケティングデータとして活用することができます。
SPEC
仕様および提供物
| 項目 | 仕様 |
|---|---|
| 入力形式 | prototxt, caffemodel, ONNX (近日対応) |
| 対応OS | Windows, Mac, iOS, Android |
| ライブラリ形式 | Static, Dynamic |
| API | C++, C#, Python (近日対応) |
| アクセラレータ | IntelMKL, Accelerate.framework |
| GPGPU | MetalPerformanceShaders, RenderScript, C++AMP |
| SIMD命令セット | SSE2, AVX, NEON |
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