より深いビジョン
ディープラーニングとAI
マシンビジョンシステムが可変条件に基づいて自動化された意思決定を下すシーンはますます増えています。こうしたシステム開発に必要な時間と労力は気が遠くなるほどです。今日、ディープ・ラーニングの出現に伴い、こうした状況が変動しつつあり、自動化が普及しています。オープンソースのライブラリ、Nvidiaハードウェア、FLIRカメラのようなリソースがこうした変革の実現に寄与しています。
ディープラーニングによる容易化
システム設計者が複雑かつ主観的な意思決定を自動化し、より質の高い製品の製造と生産性の向上を目指すにあたり、強力なツールとなるのがディープラーニングです。ニューロテクノロジーにより学習させたニューラルネットワークをFLIR Firefly DLに展開し、ホストPCを経由せずにカメラ本体で判断させることでシステムのコストと複雑性を低減します。Firefly DLカメラは、超小型かつ軽量で消費電力が少ないため、モバイルシステム、デスクトップシステム、ハンドヘルドシステムへの組み込みに最適です。
詳細を見るディープラーニングとは何ですか？
ディープラーニングは、入力ノードと出力ノードの間に多数の「深い」レイヤーを持つニューラルネットワークを使用する機械学習の一形態です。大規模なデータセットでネットワークをトレーニングすることにより、入力データに基づいて正確な予測を行うために使用できるモデルが作成されます。ディープラーニングに使用されるニューラルネットワークでは、各レイヤーの出力は次のレイヤーの入力にフィードフォワードされます。レイヤー間の接続の重みを変更することによって、モデルは繰り返し最適化されます。各サイクルでモデルの精度のフィードバックを使用して、接続の重み付けの変更を指示します。
無料－フリアーシステムズのアルゴリズムトレーニング用スターター向け赤外線データセット
先進運転支援システム（ADAS）や自律走行車（AV）のアルゴリズム開発者は、今までに類を見ないフリアーシステムズの赤外線データセットを無料でご利用いただけます。その最初のセットには、夏の運転を昼と夜に撮影した14,000を超えるコメント付き赤外線画像に加え、それらに対応するRGB画像が参照用として含まれています。データセットは、人間、犬、自動車、自転車、その他車両という5つのグループに分類されています。
ディープラーニングリソース
