高速Deep Learningライブラリ
UncannyDL
組込用プラットフォームでDeep Learning(CNN)を実現する高速画像認識ライブラリ |
![]() |
UncannyDLはARM Cortex-Aシリーズ向けに最適化したDeep Learning画像認識ライブラリーであり、アルゴリズムの最適化、独自のデータ管理手法、そしてARM NEONに特徴的な命令を有効活用してパフォーマンスの向上を実現し、組込みプラットフォームでのDeep Learning画像認識を実現しています。 アルゴリズムの最適化、独自のデータ管理手法、そしてARM NEONに特徴的な命令を有効活用してパフォーマンスの向上を実現し、組込みプラットフォームでのDeep Learning画像認識を実現と、Deep LearningとIoTの融合を可能にします。 |
Deep Learningとは
人間の脳の働きを模した学習モデルであるニューラルネットワークを活用する事で、画像、音声、文章などの高度な認識を実現する技術 |
|
UncannyDLは高速で正確
あらゆる手法でアルゴリズムは最適化されています |
Algorithm Optimization
アルゴリズの最適化 |
C Level Optimization
C言語レベルでの最適化 |
Neon Intrinsics
Neonの特性を活用 |
Assembly Coding
アッセンブラ化 |
Data Handling
データ管理の最適化 キャッシュの最適化 |
UncannyDLの画像認識例
スマートフォン(ARM A15、Android)での画像認識 |
![]() |
● UncannyDLライブラリを搭載したスマートフォンアプリを使用 ● 画像はスマートフォンのカメラで撮影 ● 画像認識は全てスマートフォン内で行い、クラウドを含む外部処理は一切使用していません ● 認識処理は全てプラットフォーム内で行うので、通信不能な環境でも使用できます |
UncannyDLがサポートする標準プロセッサとOS
ARMプロセッサ |
オペレーティングシステム |
高性能 Cortex A8 Cortex A9 Cortex A12 Cortex A15 |
Linux Android |
低消費電力
Cortex A5 Cortex A7 | |
V7-Aアーキテクチャでも可能 |
リンク
株式会社BTG-ConsultingUncanny Vision Pvt Ltd