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ディープラーニング向けとして 最適なOS、GPU をセレクトし、AI 学習ソフトシステムを 導入しております。
ディープラーニングが 初めての方でも安心して ご利用頂けます。

で できること

画像分類

工業製品の外観検査などで見られる、微小な傷/ 汚れ等を検知して正常・異常の判定

物体検知

監視カメラ等で利用される人間の検出や、製品の傷ついた部分の特定、異物検査。

■一つのアプリソフトで学習データ作成(アノテーション)から推論実行(デプロイ)まで対応。
■Windows 版、Linux(Ubuntu)版など多彩な環境において 推論実行(デプロイ)が可能。
■画像分類の結果をコンフュージョンマトリクスで視覚的に表示。

Expertise, no preparation required専門知識・準備不要で導入可能

A eye BOX は届いたその日から簡単にDeepLearning の一連の処理を実行できます

AI エンジニアでなくてもAI( ディープラーニング) 開発にチャレンジできます。
ディープラーニング技術を用いた画像分類・物体検出を行うためのアプライドオリジナルパッケージPC。

ユーザーフレンドリーなGUI で、Deep Learning の学習ステップである、学習データ作成(アノテーション)から学習実施、 そして出来上がった学習モデルの推論実行(デプロイ)までを1台のPC で行うことができますので、 学習データ作成から推論実行までのプロセスを何度でも簡単に繰り返し試すことが可能となっています。

1.メイン画像

実施したい機能を画像分類・物体検知の中から選択します。

2.学習データの作成(分類)

分類用学習データ作成画面

3.学習用データ作成(物体検知)

選択したタスクに応じた学習用データを作成します。

4.学習条件設定

Deep Learning による学習条件を設定します。

5.学習モデル作成・経過可視化

作成した学習用データと、設定した学習条件を使用して学習を行います。

6.テスト推論・結果可視化

作成した学習モデルを使用してテスト推論を行います。

Supports framework libraryフレームワーク・ライブラリに対応

  • nVIDIA DIGITS
  • Theano
  • Python
  • Chainer
  • Tensor-Flow
  • NCCL2
  • CUDA Toolkit
  • OpenCV Use CUDA
  • PyCUDA
  • Oracle-JAVA8
  • NV-Caffe
  • FFmpeg
  • cuDNN
  • Torch
  • Keras

※ フレームワーク・ライブラリは、モデルによって対応が異なります。※有償オプションになります

Item List製品一覧

Actual ListHPC 製品 導入実績一覧

  • 旭川大学
  • 北見工業大学
  • 北海道工業大学
  • 北海道大学
  • 青森大学
  • 仙台大学
  • 東北大学
  • 東北工業大学
  • 芝浦工業大学
  • 横浜国立大学
  • 千葉工業大学
  • 筑波大学
  • 東海大学
  • 首都大学東京
  • 上智大学
  • 東京工科大学
  • 東京大学
  • 東京理科大学
  • 日本工業大学
  • 日本大学
  • 東京工業大学
  • 愛知工業大学
  • 愛知大学
  • 金沢工業大学
  • 金沢大学
  • 明治大学
  • 静岡理工科大学
  • 富山大学
  • 福井工業大学
  • 福井大学
  • 静岡大学
  • 名古屋工業大学
  • 名古屋大学
  • 京都大学
  • 大阪大学
  • 北陸先端科学技術
    大学院大学
  • 和歌山大学
  • 立命館大学
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  • 奈良先端科学技術
    大学院大学
  • 岡山大学
  • 広島大学
  • 岡山理科大学
  • 広島工業大学
  • 関西学院大学
  • 香川大学
  • 愛媛大学
  • 高知大学
  • 高知工科大学
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  • 福岡大学
  • 福岡工業大学