Press Release
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2019年5月27日
報道関係 各位
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　株式会社クラスキャット

　　　高速・高精度なAIアルゴリズムをサポートする
　　　　リアルタイム物体検出ソリューション
　　　　　「ClassCat(R) ObjDetector v3.0」を2019年6月から提供開始

～ TensorFlow 新実行モードに対応 /『YOLO 3』『網膜ネット』をサポート ～

　クラスキャット AI リサーチ(株式会社クラスキャット、代表取締役社長：
佐々木規行、茨城県取手市)は、米 Google社によりオープンソース化された
人工知能フレームワーク TensorFlow 上に構築された、高速・高精度なリア
ルタイム物体検出ソリューション「ClassCat(R) ObjDetector v3.0」を2019
年6月から提供開始することを発表致しました。

物体検出は活発に研究されている人工知能分野の一つで、画像や動画上の複数
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にする応用範囲が広い
技術です。

本製品「ClassCat(R) ObjDetector v3.0」の主な特徴は次のようなものです。
(1) TensorFlow 新実行モード (Eager execution) に対応
(2) 高速・高精度な人工知能アルゴリズムを新たにサポート
(3) 動画のリアルタイム物体検出
(4) データ入力パイプライン API 仕様の統一

人工知能フレームワークのデファクトスタンダードである TensorFlow の優位
点の一つは静的計算グラフによる実行モード(グラフモード)の高パフォーマン
スですが、TensorFlow 最新バージョンでは高パフォーマンスを維持しつつより
柔軟な構築が可能となる新しい実行モード (Eager execution) への移行が必須
とされています。「ClassCat(R) ObjDetector v3.0」はこのTensorFlowの新実
行モードEager execution に対応しています。

「ClassCat(R) ObjDetector v3.0」は高速・高精度な人工知能アルゴリズムを
新たにサポート致しました。『YOLO 3』及び『網膜ネット』と呼称されるこれ
らのアルゴリズムはそれぞれ高いパフォーマンスと実用性が十分に評価されて
いる最先端技術の物体検出アルゴリズムの一つです。特に『YOLO 3』のサポー
トにより動画におけるリアルタイム物体検出も可能となっています。

「ClassCat(R) ObjDetector v3.0」は、またデータ入力パイプラインAPI仕様
を統一致しました。これは本製品で提供される複数の物体検出アルゴリズムの
共通仕様です。このためユーザ企業はこの仕様に適合するアノテーション(画
像データを注釈するメタデータ)ファイルを画像データとともに準備すれば手
軽に低コストで物体検出ソリューション技術を利用することができます。

「ClassCat(R) ObjDetector v3.0」の動作環境はマルチクラウド対応です。
GPUを装備するインスタンスやベアメタルが利用可能な各種パブリッククラウド
Amazon EC2、Microsoft Azure、IBM Cloud、Google Cloud Platform 上で提供
されます。
【販売概要】
製品名：ClassCat(R) ObjDetector v3.0
販売時期：2019年6月
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 v3.0
OS：Ubuntu Server 16.04 LTS
ハードウェア：各種パブリッククラウドの仮想サーバ、ベアメタルサーバ
(GPU 装備必須)
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。

クラスキャット AI リサーチ
〒300-1525 茨城県取手市桜ヶ丘 4-48-7
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