深層学習 TensorFlow ベースの高速な一般物体検出ソリューション
「ClassCat(R) ObjDetector v1.0」を2017年2月から提供開始
- マルチクラウドでサービス提供 / 人工知能研究開発支援サービス
　株式会社クラスキャット（代表取締役社長：佐々木規行、AI研究所：茨城県取手市）は、米Google社によりオープンソースとして公開された深層学習フレームワークTensorFlowをベースとし、最新の人工知能・コンピュータビジョン技術とGPU (Graphics Processing Unit)を利用して高速化を図った、一般物体検出新ソリューション「ClassCat(R) ObjDetector v1.0」を2017年2月から提供開始することを発表いたしました。

　本ソリューション「ClassCat(R) ObjDetector v1.0」は、オープンソースとして、現在最も活動が活発である深層学習フレームワークTensorFlowをベースとし、畳み込みニューラルネットワークを中核として様々な最新の人工知能・コンピュータビジョン技術を組み合わせることで、[物体検出]を手軽に、しかも高速に実行できる事を可能とした統合ソリューションです。

「ClassCat(R) ObjDetector v1.0」の提供形態としては、オンプレとパブリッククラウド上のサービスの２種類を用意しており、GPU搭載のオンプレ環境へのインストール・サービスや、月額利用のクラウド上のサービスとしての提供も可能で、マルチクラウド環境に対応しています。
また、「人工知能研究開発支援」サービスの一環として本ソリューションの導入を支援するテクニカルコンサルティング・サービスも提供致します。

　一般物体検出は画像上の複数種類の物体の位置を特定してクラス分類することを可能とする応用範囲が広い技術です。本ソリューションでは、デフォルトで約100種類の物体検出を可能としておりますが、ユーザ・データによる追加トレーニングで検出種類を増やすことも可能としております。

　深層学習は機械学習の一分野で多層構造な深層ニューラルネットワーク(DNN = Deep Neural Network)を利用した最新の学習手法です。深層学習は分類問題をはじめ機械学習全般の問題に役立ち、特に画像認識や音声認識の分野では強力なパターン認識力を持つことが実証され急速に普及が始まっています。

この深層学習技術の普及により、画像全体の情報からクラス分類を行なう「物体認識」については、畳み込みニューラルネットワーク(CNN = Convolutional Neural Network) を利用することで手軽に成果が出せるようになりました。
しかしながら、画像上の複数種類の物体の位置を特定してそれぞれをクラス分類する「物体検出」を行なうためには、多岐に渡る技術やノウハウが必要となります。

本ソリューションを活用することにより、人工知能テクノロジーに精通した人材を確保することなく、一般物体検出テクノロジーを自社製品やサービスに取り入れ、いち早く市場に展開する事が可能となります。
【販売概要】
製品名：ClassCat(R) ObjDetector v1.0
販売時期：2017年2月1日
販売形態：直接販売・販売パートナー経由・OEM
販売価格：オープンプライス

【動作環境】
製品名：ClassCat(R) ObjDetector v1.0
OS：Ubuntu Server 16.04 LTS
ハードウェア：GPU搭載のオンプレまたはクラウドの仮想サーバ環境
【お問合せ】
本件に関するお問い合わせ先は下記までお願いいたします。

株式会社クラスキャット
〒300-1525 茨城県取手市桜ヶ丘 4-48-7（AI 研究所）
セールス・マーケティング本部 セールス・インフォメーション
E-Mail：sales-info@classcat.com
URL：http://www.classcat.com
AI Lab Website：http://tensorflow.classcat.com
Facebook：https://www.facebook.com/ClassCatJP
※ ClassCat は株式会社クラスキャットの登録商標です。
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