Better Brain,
Better Chain.

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NEWS

  • 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。
  • 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

  • 物体検出
  • 画像分類
  • 特徴抽出
  • 骨格検出

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。

学習済み係数一覧

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

CONTACT

お問い合わせ

お問い合わせありがとうございます。
弊社担当者よりご連絡させていただきます。

・「Unity」は、Unity Technologiesが日本およびその他の国において保有する商標または登録商標です。
・Windowsは、米国Microsoft Corporationの米国及びその他の国における登録商標です。
・Androidは、Google Inc.の商標です。
・Macは、Apple Inc.の商標です。
・その他記載されている商品・サービスは各社の商標です。

学習済み係数一覧

AILIAで動作確認済みの学習済みモデル

パブリック

インターネット上で公開されている学習済み係数

用途 詳細 アルゴリズム プロジェクトページ ライセンス 係数のダウンロード
物体認識 物体の位置と種類(20カテゴリ)を認識します。 YOLOv1 https://pjreddie.com/darknet/yolov1/ Darknet

ダウンロード(zip)

容量:1.42GB

顔認識 顔の位置を認識します。 YOLOv1 https://github.com/dannyblueliu/YOLO-Face-detection Darknet

ダウンロード(zip)

容量:156.6MB

物体認識 画像の写っている物体(1000カテゴリ)を識別します。高精度です。 VGG16 https://keras.io/ja/applications/ CC

ダウンロード(zip)

容量:490MB

物体認識 画像の写っている物体(1000カテゴリ)を識別します。高速です。 SqueezeNet https://github.com/rcmalli/keras-squeezenet MIT

ダウンロード(zip)

容量:4.4MB

性別推定・
感情推定
性別もしくは感情を推定します。 miniXception https://github.com/oarriaga/face_classification MIT

ダウンロード(zip)

容量:217.8KB

性別推定・
年齢推定
性別もしくは年齢を推定します。高速です。 Alexnet https://gist.github.com/GilLevi/c9e99062283c719c03de サイト参照

ダウンロード(zip)

容量:712B

性別推定・年齢推定 性別もしくは年齢を推定します。高精度です。 VGG https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/ サイト参照

ダウンロード(zip)

容量:681KB

オプション

アクセルとパートナー企業が提供する
有償の学習済み係数

用途 詳細 係数のダウンロード
骨格推定 人の骨格を検出します。 ご提供中です。詳細はお問い合わせください。
フェ−シャルランドマーク検出 人の顔のランドマークを検出します。 現在準備中です。お問い合わせください。

学習済みモデル公開サイト(参考)

・Caffeの学習済みモデル一覧

https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo