AMOS-9100やVAB-5000を活用した画像による異常検知
オートエンコーダを用いた画像異常検知アプリの構築方法を解説。再構成誤差と潜在変数の2大アプローチを、VIA AMOS-9100/VAB-5000への実装例とともに紹介します。
技術情報
研究分野で高い人気を誇るAIフレームワーク「PyTorch」を AMOS-9100やVAB-5000の開発に活用する
本記事では、PyTorchで定義されたモデルをVIAのエッジAI製品へ移植する手順と、GPUやAPUといったアクセラレータが推論速度に与える影響について解説します。
TensorFlow Hubフル活用。Neuron Runtimeで生成AIを効率開発。
生成AIは、エッジAIアクセラレータと組み合わせることで、ネット不要でリアルタイムに画像を絵画風に変換できます。この記事ではVAB-5000上での実装方法を紹介します。
VAB-5000で始めるEdge AI開発！手軽に始めるEdge AIアプリ開発と驚きの性能。
VAB-5000の開発手順と、VIA Neuron Runtime Helperの利用方法、そしてMDLAの性能についてご紹介します。
エッジAIに最適なVIAの高集積・低消費電力プラットフォーム
VAB-5000とARTiGO A5000は、MediaTek Genio 700 SoCとTensorFlow Liteを搭載し、産業向けに高性能かつ小型のエッジAIソリューションを提供。
産業用Raspberry Pi分野をもリードするVIAのプロダクト
産業用Raspberry PiをVIA製品に置き換えることで、顧客は複雑なAIアプリ開発を円滑に進められます。VIA の提供するプロダクトがいかに AI/IoT 製品の開発に効果的であるかについて紹介します。