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連載記事 ailia SDKの品質を支えるビルド＆テスト環境の第3回目です。

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「RAFT」のご紹介です。「RAFT」を使用することでピクセル単位の動きベクトルを推定することが可能です。

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「ByteTrack」のご紹介です。「ByteTrack」を使用することで高精度のトラッキングを行うことができます。

クロスプラットフォームで利用できるGPU対応の高速AI推論フレームワークであるailia SDKのバージョン1.2.8のご紹介です。ailia SDKについてはこちらをご覧ください。

クロスプラットフォームで利用できるGPU対応の高速AI推論フレームワークであるailia SDKのバージョン1.2.7のご紹介です。主に高速化を中心としたリリースになります。

クロスプラットフォームで利用できるGPU対応の高速AI推論フレームワークであるailia SDKのバージョン1.2.6のご紹介です。

Raspberry PiとAppleSiliconに対応したailia SDKのバージョン1.2.5のご紹介です。

cuDNN8に対応したailia SDKのバージョン1.2.4のご紹介です。

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「YOLOX」のご紹介です。「YOLOX」を使用することで、高精度な物体認識が可能になります。

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「AutoSpeech」のご紹介です。「AutoSpeech」を使用することで、音声から個人識別を行うことができます。

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「VehicleAttributeRecognitionBarrier」のご紹介です。「VehicleAttributeRecognitionBarrier」を使用することで車の種類と色を取得することができます。

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「3DObjectDetectionPyrorch」のご紹介です。「3DObjectDetectionPytorch」を使用することで3DのBoundingBoxを検出することができます。

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「AgeGenderRecognitionRetail」のご紹介です。「AgeGenderRecognitionRetail」を使用することで顔画像から年齢と性別を識別することができます。